OpenCV実験python3 特定の色の抜き出し
特定の色のエリアを抜き出してみる実験を行ってみます。素材は私が取ったショウガ科の熱帯植物の花の写真で、花の赤い部分だけを抜いてみます。
サンプルコードは以下です。流れとしては
・画像を読み込んでHSVに変換
・HSVで赤の指定。前の記事でも書きましたが、赤はHue値が０以上のあたりと１８０以下のあたりに存在していますが、この画像の赤は１８０以下あたりの赤でして、これは予め調べてある前提で進めます。S,Vは適当に半分（１２８から２５６）を指定してあります。
・マスクを作ってbitwise_andでマスク指定された部分はそのまま、それ以外の部分は黒塗りにします。というか黒くなりますね。以下のファイルはRed.pyとでもします。
import cv2
import numpy as np
infile='ginger.png'
img = cv2.imread(infile)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#赤い色のHSV範囲指定。
lower = np.array([160,128,128], dtype=np.uint8)
upper = np.array([180,255,255], dtype=np.uint8)
#maskとbitwise_andで赤い部分を抜いてその他を黒に。
maskRed = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
img_red = cv2.bitwise_and(img,img, mask= maskRed)
cv2.imwrite('ginger_redmask2.png',img_red)$ python3 Red.pyで実際にできた画像は以下になります
背景が黒くなる理由はbitwise_andを実行するとSaturationとValueが全部0になってしまうので、黒くなるということでしょうか。たとえば００００と１１１１でand すると ００００ですよね。
上の花の部分は白くなっていますので、もう少し白い領域も取れるようにSaturationを広く取れるように変更して実施してみると、、(Ｓを128から0へ。)
lower = np.array([160,128,128], dtype=np.uint8)
を
lower = np.array([160,0,128], dtype=np.uint8)
にと マスクの範囲をちょっと広くして実行してみると以下のような画像が取れます。
いや楽しいですねOpenCV。。