OpenCV: comment interpréter les résultats de inRange?

Question

Je traite des images vidéo et je voudrais détecter si la vidéo contient des pixels d'une certaine gamme de rouge. Est-ce possible?

Voici le code que je suis adaptais d'un tutoriel:

#ifdef __cplusplus 
- (void)processImage:(Mat&)image; 
{ 
    cv::Mat orig_image = image.clone(); 
    cv::medianBlur(image, image, 3); 
    cv::Mat hsv_image; 
    cv::cvtColor(image, hsv_image, cv::COLOR_BGR2HSV); 
    cv::Mat lower_red_hue_range; 
    cv::Mat upper_red_hue_range; 
    cv::inRange(hsv_image, cv::Scalar(0, 100, 100), cv::Scalar(10, 255, 255), lower_red_hue_range); 
    cv::inRange(hsv_image, cv::Scalar(160, 100, 100), cv::Scalar(179, 255, 255), upper_red_hue_range); 
    // Interpret values here 
} 

valeurs Interprétariat

Je voudrais détecter si les résultats des opérations InRange sont nulles ou non. En d'autres termes, je veux comprendre s'il y a des pixels correspondants dans l'image originale avec une couleur inRange de l'échelle rouge inférieure et supérieure donnée. Comment puis-je interpréter les résultats?

Answer 1

Vous devez d'abord OU le masque inférieur et supérieur:

Mat mask = lower_red_hue_range | upper_red_hue_range; 

Ensuite, vous pouvez countNonZero pour voir s'il y a des pixels non nuls (à savoir que vous avez trouvé quelque chose).

int number_of_non_zero_pixels = countNonZero(mask); 

Il pourrait être préférable d'appliquer d'abord l'érosion morphologique ou de l'ouverture pour enlever les petites (probablement bruyants) blobs:

Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(3, 3)); 
morphologyEx(mask, mask, MORPH_OPEN, kernel); // or MORPH_ERODE 

ou trouver des composants connectés (findContours, connectedComponentsWithStats) et pruneau/recherche selon certains critères:

vector<vector<Point>> contours 
findContours(mask.clone(), contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); 

double threshold_on_area = 100.0; 
for(int i=0; i<contours.size(); ++i) 
{ 
    double area = countourArea(contours[i]); 
    if(area < threshold_on_area) 
    { 
     // don't consider this contour 
     continue; 
    } 
    else 
    { 
     // do something (e.g. drawing a bounding box around the contour) 
     Rect box = boundingRect(contours[i]); 
     rectangle(hsv_image, box, Scalar(0, 255, 255)); 
    } 
}