通過opencv Python檢測圖像中是否有灰色

Question

我是 cv2 庫的新手，我想制作一個程序來實時檢測圖像中是否有灰色。 直到現在我拿了一個代碼來實時顯示屏幕

import numpy as np
import cv2
import pyautogui
from mss import mss
from PIL import Image

mon = {'top': 268, 'left': 968, 'width': 931, 'height': 599}

sct = mss()

while 1:
    sct.get_pixels(mon)
    img = Image.frombytes('RGB', (sct.width, sct.height), sct.image)
    cv2.imshow('test', np.array(img))
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()
        break

但我不知道如何檢測屏幕上是否出現灰色（其他問題是關於是否所有圖片都是灰色的，而不是屏幕上是否出現灰色）

Answer 1

更好的方法是將顏色空間更改為 HSV 並找到顏色的色調值范圍。

• 拍攝視頻的每一幀
• 從 BGR 轉換為 HSV 色彩空間
• 為一系列藍色設置 HSV 圖像的閾值

下面的代碼來自OpenCV 官方網站，用於檢測藍色對象

import cv2 as cv
import numpy as np
cap = cv.VideoCapture(0)
while(1):
    # Take each frame
    _, frame = cap.read()
    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
    # define range of blue color in HSV
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])
    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    mask = cv.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # Bitwise-AND mask and original image
    res = cv.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
    cv.imshow('frame',frame)
    cv.imshow('mask',mask)
    cv.imshow('res',res)
    k = cv.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv.destroyAllWindows()

用於實時屏幕灰度檢測

范圍將在 HSV 是

lower_blue = np.array([0,0,0]) upper_blue = np.array([255,10,255])

在 HSV/HSL 色彩空間中，灰色像素的特點是飽和度非常接近於零。 然后 Value 通道會告訴你它們實際上從黑色到白色的比例有多遠，低亮度/值是深灰色，而高亮度/值意味着淺灰色。

所以對於灰色，你的代碼如下

import numpy as np
from PIL import Image
from mss import mss
import cv2 as cv
import cv2
mon = {'top': 268, 'left': 968, 'width': 931, 'height': 599}
sct = mss()
while (1):
  # Take each
  sct.get_pixels(mon)
  img = Image.frombytes('RGB', (sct.width, sct.height), sct.image)
  img = np.array(img)
  # Convert RGB to HSV
  hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2HSV)
  # define range of gray color in HSV
  lower_gray = np.array([0, 0, 0])
  upper_gray = np.array([255, 10, 255])
  # Threshold the HSV image to get only gray colors
  mask = cv.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray)
  # Bitwise-AND mask and original image
  res = cv.bitwise_and(img, img, mask=mask)
  cv.imshow('original', img)
  cv.imshow('mask', mask)
  cv.imshow('res', res)
  k = cv.waitKey(5) & 0xFF
  if k == 27:
    break
cv.destroyAllWindows()

以下代碼可用於靜態圖像

import cv2
import numpy as np
image_path ="trail.jpg"
img = cv2.imread(image_path)
# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of gray color in HSV
lower_gray = np.array([0,0,0])
upper_gray = np.array([255,10,255])
# Threshold the HSV image to get only gray colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_gray, upper_gray)
# Bitwise-AND mask and original image
res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
cv2.imwrite("output.png",res)