使用“cv::inRange”(OpenCV) 选择正确的 HSV 上下边界进行颜色检测

I have an image of a coffee can with an orange lid position of which I want to find. Here is it .

gcolor2 utility shows HSV at the center of the lid to be (22, 59, 100). The question is how to choose the limits of the color then? I tried min = (18, 40, 90) and max = (27, 255, 255), but have got unexpected

这是Python代码：

import cv

in_image = 'kaffee.png'
out_image = 'kaffee_out.png'
out_image_thr = 'kaffee_thr.png'

ORANGE_MIN = cv.Scalar(18, 40, 90)
ORANGE_MAX = cv.Scalar(27, 255, 255)
COLOR_MIN = ORANGE_MIN
COLOR_MAX = ORANGE_MAX

def test1():
    frame = cv.LoadImage(in_image)
    frameHSV = cv.CreateImage(cv.GetSize(frame), 8, 3)
    cv.CvtColor(frame, frameHSV, cv.CV_RGB2HSV)
    frame_threshed = cv.CreateImage(cv.GetSize(frameHSV), 8, 1)
    cv.InRangeS(frameHSV, COLOR_MIN, COLOR_MAX, frame_threshed)
    cv.SaveImage(out_image_thr, frame_threshed)

if __name__ == '__main__':
    test1()

问题1：不同的应用程序使用不同的 HSV 尺度。例如 gimp 使用H = 0-360, S = 0-100 and V = 0-100。但OpenCV使用H: 0-179, S: 0-255, V: 0-255。这里我在 gimp 中得到的色调值为 22。所以我取了一半，即 11，并为其定义了范围。 IE(5,50,50) - (15,255,255).

问题2：而且，OpenCV 使用 BGR 格式，而不是 RGB。因此，更改将 RGB 转换为 HSV 的代码，如下所示：

cv.CvtColor(frame, frameHSV, cv.CV_BGR2HSV)

现在运行它。我得到的输出如下：

希望这就是你想要的。有一些错误检测，但它们很小，因此您可以选择最大的轮廓，即您的眼睑。

EDIT:

As 卡尔·菲利普在他的评论中告诉我们，添加新代码会很好。但只有一行的变化。所以，我想添加在 new 中实现的相同代码cv2模块，以便用户可以比较新模块的易用性和灵活性cv2 module.

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('sof.jpg')

ORANGE_MIN = np.array([5, 50, 50],np.uint8)
ORANGE_MAX = np.array([15, 255, 255],np.uint8)

hsv_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

frame_threshed = cv2.inRange(hsv_img, ORANGE_MIN, ORANGE_MAX)
cv2.imwrite('output2.jpg', frame_threshed)

它给出与上面相同的结果。但代码要简单得多。