Definindo um valor limite para detectar objetos verdes em imagens usando Python OpenCV

Para detectar objetos verdes em uma imagem, um valor limite deve ser definido para diferenciar entre pixels verdes e não verdes. Veja como você pode abordar essa tarefa em Python usando OpenCV:

Espaço de cores e limite HSV

Um método envolve a conversão da imagem para o espaço de cores HSV. No HSV, o componente matiz representa a cor, e o verde está na faixa de 36-70 graus.

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

Este código cria uma máscara onde os pixels dentro do intervalo HSV especificado (verde) são marcados como verdadeiros.

BGR Color Space and Thresholding

Outra abordagem é trabalhar diretamente no BGR espaço de cores. Aqui, você pode definir um intervalo de valores verdes:

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

Esta máscara atribui valores verdadeiros aos pixels onde o canal verde (G) está entre 100 e 255 e os demais canais (B e R) estão abaixo 100.

Extração e exibição de objetos verdes

Usando a máscara, você pode extrair apenas os objetos verdes na imagem:

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

Esta operação define todos os pixels não verdes como pretos, mantendo os pixels verdes em seus originais color.

Ao definir um valor limite apropriado, você pode detectar e isolar com eficácia objetos verdes em uma imagem, facilitando análises adicionais e tarefas de processamento.