Numpy np.any 范围或阈值

Question

我正在使用 python、OpenCV 和 Numpy。我的目标是找到所有白色像素并将其变为红色，然后关闭其他所有像素或将其变为白色。我的代码：

 import numpy as np
    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt

    # Read mask
    image = cv2.imread("path to my image")

    any_white = np.any(image == [255,255,255], axis = -1)

    image[any_white]=[255,0,0]
    plt.imshow(image)
    plt.show()

cv2.imwrite('result.png',image)

问题 1：针对任何 [255,255,255] 并没有找到全部，白人，我开始寻找任何 [244,244,244]、[243,243,243] 等等。有没有办法设置白色范围，也许从 [255,255,255] 到 [230,230,230]？

问题2：很明显，python里面有plt.imshow(image)和plt.show()，结果是红色的，但是我用cv2.imwrite('result.png',image)保存的时候是蓝色的。查看结果图片。

Answer 1

问题一：您可以创建一个蒙版并将红色通道设置为 False，这样如果您只想针对白色像素

，则可以将值保持在 255

mask_bg = (image == [255, 255, 255])
mask_bg[:, :, 0] = False  # set red channel mask to false (leave 255 value)

image[mask_bg] = 0  # set all white pixels to [255, 0, 0]

如果你想找到一个范围内的所有值，你可以使用 cv2.inRange:

mask = cv2.inRange(image, (230, 230, 230), (255, 255,255))

问题二： OpenCV 默认使用 BGR 而不是 RGB，您可以使用以下命令将 BGR 转换为 RGB：

new_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imshow('BGR Image', new_image )

请记住，如果您使用 OpenCV 打开图像，它将是 BGR，因此请在操作通道之前对其进行转换。

Answer 2

问题 1: 您计划定位的像素可能不具有 (255, 255, 255) 的确切值。因此，最好通过设置像素值范围来对图像进行二值化。您可以通过创建 Trackbars 并手动调整它们来找到确切的范围。您可以找到有关在 OpenCV here.

中实现 Trackbars 的更多信息

问题二： 发生这种情况是因为 OpenCV 默认使用 BGR 或 (Blue, Green, Red) 色彩空间。您可以在保存前使用 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 将色彩空间更改为 RGB 或 (Red, Green, Blue)。

Numpy np.any 范围或阈值

Numpy np.any range or threshold

python

rgb

opencv

numpy