Как извлечь часть изображения с определенным цветом?

Question

У меня есть изображение (показано ниже). Я хочу извлечь только часть розового цвета и удалить остальную часть изображения. У меня есть значение RGB, сохраненное в массиве. Есть ли способ, которым я могу использовать bitwise_and на изображении и цвет, чтобы я мог выделить нужную часть в OpenCV?

Answer 1

Bitwise_and не правильный метод для этого, так как это побитовое. Но для этой основной задачи есть, конечно, методы в OpenCv:

Если вы знаете точное значение, вы можете просто использовать метод CmpS. Если вы хотите найти все розовые цвета в определенном диапазоне, используйте метод InRangeS. По желанию сначала измените цветовое пространство изображения, например. если вы хотите указать свой диапазон в пространстве HSV.

Answer 2

С вашего зеленый цвет не является равномерным, но она колеблется от:

// in BGR color space 
Scalar low(182, 204, 168); 
Scalar high(187, 207, 172); 

// in HSV color space 
Scalar low(72, 43, 204); 
Scalar high(72, 45, 207); 

вы можете использовать функцию inRange. Вы можете настроить диапазоны в соответствии с цветом, который вам нужно сегментировать.

Обычно цветовое пространство HSV лучше подходит для задач сегментации на основе цвета, но в этом случае цветовое пространство BGR достаточно хорошее.

Этот код показывает, как получить бинарную маску нужного цвета и как скопировать только маску часть исходного изображения в цветовом пространстве BGR и HSV.

#include <opencv2/opencv.hpp> 
using namespace cv; 

int main() 
{ 

    // Load image 
    Mat3b img = imread("path_to_image"); 
    { 
     // BGR color space 

     // Setup ranges 
     Scalar low(182, 204, 168); 
     Scalar high(187, 207, 172); 

     // Get binary mask 
     Mat1b mask; 
     inRange(img, low, high, mask); 

     // Initialize result image (all black) 
     Mat3b res(img.rows, img.cols, Vec3b(0, 0, 0)); 

     // Copy masked part to result image 
     img.copyTo(res, mask); 

     imshow("Mask from BGR", mask); 
     imshow("Result from BGR", res); 
     waitKey(); 

    } 

    { 
     // HSV color space 

     // Convert to HSV 
     Mat3b hsv; 
     cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV); 

     // Setup ranges 
     Scalar low(72, 43, 204); 
     Scalar high(72, 45, 207); 

     // Initialize result image (all black) 
     // Get binary mask 
     Mat1b mask; 
     inRange(hsv, low, high, mask); 

     // Initialize result image (all black) 
     Mat3b res(img.rows, img.cols, Vec3b(0, 0, 0)); 

     // Copy masked part to result image 
     img.copyTo(res, mask); 

     imshow("Mask from HSV", mask); 
     imshow("Result from HSV", res); 
     waitKey(); 
    } 

    return 0; 
} 

Пример маски:

Пример сегментированного изображения: