Python OpenCV를 사용하여 이미지에서 녹색 객체를 감지하기 위한 임계값 정의

이미지에서 녹색 객체를 감지하려면 임계값은 다음과 같아야 합니다. 녹색 픽셀과 녹색이 아닌 픽셀을 구별하기 위해 정의되었습니다. OpenCV를 사용하여 Python에서 이 작업에 접근할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

HSV 색상 공간 및 임계값

한 가지 방법은 이미지를 HSV 색상 공간으로 변환하는 것입니다. HSV에서 색상 구성요소는 색상을 나타내며 녹색은 36~70도 범위에 속합니다.

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, (36, 25, 25), (70, 255, 255))

이 코드는 지정된 HSV 범위(녹색) 내의 픽셀이 true로 표시되는 마스크를 만듭니다.

BGR 색 공간 및 임계값

또 다른 접근 방식은 다음과 같습니다. BGR 색상 공간에서 직접 작업합니다. 여기에서 녹색 값의 범위를 정의할 수 있습니다:

mask = cv2.inRange(img, (0, 100, 0), (100, 255, 100))

이 마스크는 녹색 채널(G)이 100에서 255 사이이고 다른 채널(B 및 R)이 그 아래에 있는 픽셀에 실제 값을 할당합니다. 100.

녹색 객체 추출 및 표시

마스크를 사용하면 이미지에서 녹색 객체만 추출할 수 있습니다:

green = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

이 작업은 녹색이 아닌 모든 픽셀을 검은색으로 설정하고 녹색 픽셀을 원래 색상으로 유지합니다.

적절한 임계값을 정의하면 이미지에서 녹색 객체를 효과적으로 감지하고 격리할 수 있어 추가 분석 및 처리 작업이 쉬워집니다.