VIBGYOR 颜色的 HSV 颜色范围

Question

我正在开发一个应用程序来检测框架中的主要颜色。 我使用 python 代码和 HSV 颜色范围来做到这一点。 我检测蓝色的示例代码如下。

import cv2    
def detectBlue(frame):
        # Convert BGR to HSV
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        # define range of green color in HSV
        lower_blue = np.array([101, 39, 64])
        upper_blue = np.array([140, 255, 255])
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
        kernel = np.ones((5,5),'int')
        dilated = cv2.dilate(mask,kernel)
        # Bitwise-AND mask and original image
        res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask=mask)
        ret,thrshed = cv2.threshold(cv2.cvtColor(res,cv2.COLOR_BGR2GRAY),3,255,cv2.THRESH_BINARY)
        #img,contours,hier = cv2.findContours(thrshed,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        contours,hier = cv2.findContours(thrshed,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        area = [0]
        for cnt in contours:
            #Contour area is taken
            area.append(cv2.contourArea(cnt))
        return max(area)

我使用 HSV 颜色范围为红色和绿色创建了类似的函数，如下所示。

Green:
lower_green = [65,60,60])
upper_green = [80,255,255]

Red:
lower_red = [170,120,70] 
upper_red = [180,255,255]

现在我试图对所有 VIBGYOR 颜色做同样的事情，但我没有得到所有这些的正确颜色范围。 我尝试使用此 python 代码将 RGB 代码转换为 HSV。

import colorsys

def rgb_hsv_converter(rgb):
    (r,g,b) = rgb_normalizer(rgb)
    hsv = colorsys.rgb_to_hsv(r,g,b)
    (h,s,v) = hsv_normalizer(hsv)
    upper_band = [h+10, s+40, v+40]
    lower_band = [h-10, s-40, v-40]
    return {
        'upper_band': upper_band,
        'lower_band': lower_band
    }

def rgb_normalizer(rgb):
    (r,g,b) = rgb
    return (r/255, g/255, b/255)

def hsv_normalizer(hsv):
    (h,s,v) = hsv
    return (h*360, s*255, v*255)

rgb_hsv_converter((255,255,255))

但是，这些范围在测试时无法正常工作。 我搜索了很多以找出所有这些颜色的最佳 HSV 范围，但没有用。 任何人都可以建议任何方法来为多种颜色找到最佳和更准确的颜色范围。？

Answer 1

您可以采用纯红色 RGB( 255, 0, 0 )，将其转换为 HSV 并且生成的色调（大约 0 - 零）将是红色的中心值。 对要在 HSV 空间中定义的其余颜色执行相同操作。 绿色将在 55 左右，蓝色 - 120 等等......