前言
汽车自动驾驶，需要颜色识别，如黄色/红色车道线，蓝色车牌。
本文从HSV颜色模型出发，提供一种识别黄色车道线的方法供参考。
一、HSV颜色模型
HSV颜色模型的参数分别是色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）。
二、黄色识别
以24色卡为例，识别其中黄色色块。
以下是部分颜色的范围:
H：0-180
S：0-255
V：0-255
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-523286.html
三、使用步骤
1.引入库
代码如下 ：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
2.处理图片
代码如下 ：
# read image
img=cv2.imread('colorchecker.jpg')
# median filter
img=cv2.medianBlur(img,7)
cv2.namedWindow("HSV")
# HSV Color Space
HSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('HSV', HSV)
H, S, V = cv2.split(HSV)
# Color threshold
lower_red = np.array([26, 43, 46])
upper_red = np.array([34, 255, 255])
mask = cv2.inRange(HSV, lower_red, upper_red)
mask=cv2.medianBlur(mask,5)
maskAnd = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
cv2.imshow('maskAnd', maskAnd)
# show
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
maskAnd= cv2.cvtColor(maskAnd, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(121),plt.imshow(imgRGB)
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(maskAnd)
plt.title('ImageYellow'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3.识别结果
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-523286.html
总结
本文仅简单介绍了OpenCV中HSV在颜色识别的使用, 实际应用中会有边缘毛刺等，要结合中值滤波预处理；
同时需要大量模型数据统计，进行色彩阈值微调，才能满足色彩识别需求。
到了这里，关于【Python 之HSV颜色识别】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
