对 HLS jpeg 图像进行颜色阈值处理

Question

我正在尝试为 jpeg 图像设置颜色阈值，以便我可以保持车道线并希望摆脱世界其他地方。我正在使用 cv2 读取图像，如下所示：

test_image = cv2.imread(myimage)
#convert to RGB space from BGR
test_image = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

然后，我将 test_image 转换为 HLS 颜色 space，以保留 l 通道，如下所示：

def get_l_channel_hls(img):
    # Convert to HLS color space and separate the l channel
    hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HLS).astype(np.float)
    l_channel = hls[:,:,1]
    return l_channel

然后我将一些阈值应用到这个 l 通道并将像素值替换为 0 或 1，这样我就可以只保留我想要的像素。（稍后我会将这些值乘以 255，使保留的像素显示为白色）

def get_color_channel_thresholded_binary(channel, thresh=(0,255):
    # Threshold color channel
    print("min color threshold: {}".format(thresh[0]))
    print("max color threshold: {}".format(thresh[1])) 
    binary = np.zeros_like(channel)
    binary[(channel > thresh[0]) | (channel <= thresh[1])] = 1
    return binary

然后，我拿这个二值图并将保留的像素替换为 255

def get_overall_combined_binary(binary1):
    grayscaled_binary = np.zeros_like(binary1)
    grayscaled_binary [(binary1 == 1)] = 255
    return grayscaled_binary

然后我使用 matplotlib pyplot 显示此二进制文件，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
#grayscaled_binary = # get the grayscaled binary using above APIs
imshow(grayscaled_binary, cmap='gray')

我在这里观察到的东西很奇怪。对于 thresh[1] < thresh[0] 的任何值，图像显示为全黑。即最大阈值小于最小阈值。我不知道为什么会这样。

我现在已经检查了几次代码，没有发现任何错误。我在此处粘贴的代码与我正在使用的代码之间的唯一区别是，我在 Jupyter notebook 中使用 IPython 小部件进行交互。

如果您对本主题有任何帮助或见解，我将不胜感激。我还附上了我正在谈论的两个例子。提前致谢。

Answer 1

行

binary[(channel > thresh[0]) | (channel <= thresh[1])] = 1

如果 thresh[0] < thresh[1]，则将所有像素设置为 1。我想这不是你想要的。

不太清楚你真正想要的是什么。假设那些在两个阈值内的像素应该是白色的，您将使用逻辑 and 代替。

binary[(channel > thresh[0]) & (channel <= thresh[1])] = 1

对 HLS jpeg 图像进行颜色阈值处理

Color thresholding an HLS jpeg image

python

opencv

image-processing

matplotlib

cv2