문제 설명 :
사용 후 Deeplab V3 + 이미지 나누어 얻어지는 클래스에 대한 다음 단계 희망 화소 면적의 비율, 분석의 다른 측면은, 추출 과정이 다음과 같이되도록한다 :
OpenCV의 추출 영역을 사용하여 :
주요 공정 1에서 HSV BGR 이미지, 컬러 코딩을 용이하게하는 단계;
2. cv2.inRange 기능은 같은 지정된 색상을 추출 : 빨강;
3. 프로필을 찾아 지역 프로파일을 계산합니다.
전체 프로세스는 애니메이션을 만들어, 지앙 닫아은 다음과 같습니다
어려움 : 어떻게 이미지의 HSV 값을 찾는 방법은?
방법 1 : cv2.cvtColor OpenCV의 변환을 사용하여 얻은 HSV 값이 그 하한을 설정할 수있다. 그러나,
RGB의 눈으로 볼 수없는 컬러는 제 2 방법은 현재 채택한다.
red = np.uint8([[[0, 0, 128]]])
hsv_red = cv2.cvtColor(red, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_red) # [[[ 0 255 128]]]방법 2 : 사용 PS HSV 값이 얻어. , HSB 색상을 선택 그림 1 (빨대 같은 아이콘)을 클릭 2의 그림은 결과를 보여줍니다.
OpenCV의 때문에, H는, S [0, 255], V [0, 255] [0, 180]이고
PS는 H [0, 360]에 S [0, 1] V [0, 1]
따라서, 변환 : PS / 2 H 데이터는 S가 얻어 OpenCV의 255 X 255 개 V HSV 값 (X).
