پردازش تصویر با پایتون قسمت یازدهم

تغییر فضاهای رنگ- opencv

هدف

در این آموزش،  نحوه تبدیل تصاویر از یک فضای رنگی به دیگری را  یاد خواهیم گرفت، مانند: BGR \leftrightarrowGray, BGR \leftrightarrow HSV  ، 
علاوه بر این، یک برنامه ایجاد می کنیم که ۳ شیء رنگی را از یک تصویر استخراج کند، و با توابع زیر آشنا خواهید شد:
()cv2.cvtColor () ، cv2.inRange  .

 

در OpenCV بیش از ۱۵۰ روش تبدیل فضای رنگ وجود دارد. اما تنها دو مورد که بیشتر مورد استفاده قرار می گیرند، به BGR ↔ Gray و BGR ↔ HSV را توضیح میدهیم .


برای تبدیل رنگ، از تابع (cv2.cvtColor (input_image، flag استفاده می کنیم که در آن پرچم نوع تبدیل را تعیین می کند.

برای تبدیل  BGR →Gray   از پرچم cv2.COLOR_BGR2GRAY و برای BGR → HSV، از پرچم cv2.COLOR_BGR2HSV استفاده می کنیم. .
برای دریافت پرچم های دیگر، فقط دستورات زیر را در ترمینال پایتون خود اجرا کنید:

>>> import cv2
>>> flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
>>> print flags

 

 (HSV)

یک فضای رنگی مناسب، مدل رنگی HSV است. در این مدل، رنگ دارای ۳ویژگی متمایز است:

Hue: نام رنگ (زرد، سبز، صورتی و..)
Value: روشنایی یا تیرگی رنگ (خاکستری)
Saturation or intensity اشباع یا شدت نور  : خلوص رنگ، روشنایی یا تاریکی ( طیف رنگی قرمز).

نکته

در فضای رنگ HSV، محدوده رنگ [۰،۱۷۹]، محدوده اشباع [۰،۲۵۵] و محدوده مقدار [۰،۲۵۵] است. نرم افزار های مختلف از مقیاس های مختلف استفاده می کنند. بنابراین اگر مقادیر OpenCV را با آنها مقایسه کنید، باید این محدوده ها را نرمال کنید.

 

مدل رنگ HSV چه کاربردی دارد؟

 مثلا اگر  بیخواهیم  قطعاتی از یک تصویر که در محدوده رنگ آبی یا  قرمز یا سبز  قرار دارند را شناسایی کنیم از این مدل استفاده میکنیم.

در HSV، رنگ آمیزی ساده تر از BGR رنگی است. 

 

 

 

hsv

 

hsv2

hsv3hsv4
  بنابراین در اینجا روش به شکل زیر است:

برنامه،  تصویر را بگیرد
تبدیل از فضای رنگ BGR به HSV انجام دهد.
ما تصویر HSV را برای طیف وسیعی از رنگ آبی وقرمز و سبز، آستانه گذاری(در جلسات بعدی آموزش داده میشود.) میکنیم:
در حال حاضر تنها ۳ شیء آبی و سبز و قرمز را استخراج می کنیم، می توانیم هر آنچه را که می خواهیم انجام دهیم.
کد:

 

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('bgrtohsv.png')
#تبدیل فضای رنگ bgr to hsv
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV )

lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([120,255,255])

lower_green = np.array([50,50,50])
upper_green = np.array([60,255,255])

lower_red = np.array([0,50,50])
upper_red = np.array([0,255,255])
#آستانه گیری(cv2.inRange())
maskb = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
maskg = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
maskr = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
 # and تصویر اصلی با ماسک 
#میشود (cv2.bitwise_and())
resb = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskb)
resg = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskg)
resr = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskr)

cv2.imshow('original image',img)
cv2.imshow('maskb',maskb)
cv2.imshow('maskg',maskg)
cv2.imshow('maskr',maskr)

cv2.imshow('resb',resb)
cv2.imshow('resg',resg)
cv2.imshow('resr',resr)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
 

rgbtohsv

 

نکته

 نویز کمی در تصویر وجود دارد. خواهید دید که چگونه آنها را در قسمتهای  بعد حذف میکنیم. این ساده ترین روش در ردیابی شی است.

 

برای پیدا کردن مقادیر HSV چکار باید کرد؟

بسیار ساده است و شما می توانید از همان تابع ()cv2.cvtColor  استفاده کنید.

برای مثال، برای پیدا کردن مقدار HSV سبز، دستورات زیر را در ترمینال پایتون امتحان کنید:

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print hsv_green
[[[ ۶۰ ۲۵۵ ۲۵۵]]]

اکنون شما می توانید [H-10، ۱۰۰،۱۰۰] و [H + 10، ۲۵۵، ۲۵۵] را به ترتیب پایین تر و بالاتر محدوده رنگ  قرار دهید.

به غیر از این روش، می توانید از هر ابزار ویرایش عکس مانند GIMP یا هر مبدل آنلاین برای پیدا کردن این ارزش ها استفاده کنید.

اما فراموش نکنید که محدوده های HSV را تنظیم کنید.

0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

تمایل دارید در گفتگوها شرکت کنید؟
Feel free to contribute!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *