使用Opencv Python分析特定区域中的图像并确定其是否为红色

Question

我在树莓派中使用Opencv python来分析热图，我正在寻找代表最高温度的红色，我需要检测特定区域中是否存在红色，以防万一，我可以使用它激活条件的信息，我正在使用像这样的热图：

对于红色检测，我正在使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

while(1):

    # Take each frame

    frame = cv2.imread('heatmap.png')

    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define range of blue color in HSV
    lower_red = np.array([-20, 100, 100])
    upper_red = np.array([13, 255, 255])

    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)


    # Bitwise-AND mask and original image
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

    cv2.imshow('heatmap',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

上面的代码为我提供了所有红色像素，但是我需要确定热图轮廓是否为红色，我的意思是图像轮廓或边框将为红色的不允许区域，有人可以这样做吗？

Answer 1

您的HSV范围不正确。 对于红色， (0,20,20)~(8,255,255), (170,20,20) ~ (180,255,255) 。

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这是我的结果：

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编码：

#!/usr/bin/python3
# 2018/05/16 13:54:09 
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('heatmap.png')
# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask1 = cv2.inRange(hsv, (0,20,20), (8,255,255))
mask2 = cv2.inRange(hsv, (170,20,20), (180,255,255))
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
dst  = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.imwrite("__.png", dst)
cv2.waitKey()

一些有用的链接：

1. 选择正确的HSV上下边界以使用`cv :: inRange`（OpenCV）进行颜色检测
2. 如何定义阈值以仅检测图像中的绿色对象：Opencv