OpenCV-Python：如何檢測熱圖像中的熱點？

Question

我正在使用 openCV 和 Python 制作一個計算機視覺應用程序，該應用程序可檢測熱像儀圖像中的熱點。

圖像基本上是一個大型機械，我想獲得圖像中最熱（就溫度而言）的部分。
到現在為止我的想法是：

1. 使用顏色量化（和 K 均值）將顏色數量減少到 8。
2. 使用某種閾值並獲得最多紅色的簇（因為通常紅色=更多熱量）。

現在我已經成功完成了第一部分。 我有一個僅包含 8 種顏色的量化圖像。
到目前為止，我所做的所有閾值處理都需要我自己放置顏色范圍（即使用cv2.inRange函數創建一個桅桿，然后使用cv2.bitwiseAND將蒙版應用於圖像）。 但在這里我希望它是動態的，這樣它就可以得到最熱門的部分。 即，即使紅色很少，它也應該讓我找到紅色最多的區域。

那么有什么方法可以做到這一點呢？

（另外，這里的“熱點”是指實際的熱點。即溫度最高的點。）

編輯：正如Photon的評論所提到的，目前我正在計算紅色的直方圖並使用它來設置閾值。
我希望進一步優化它，所以如果存在更有效的方法，請告訴我。 （這個過程應該很快。我可以在一定程度上妥協准確性）

Answer 1

為了動態估計閾值，您需要查看數據的分布。 為此，您需要計算紅色的直方圖。 然后，找到一個閾值，使一定百分比的像素低於它。 例如 90%。