通过高分辨照片中激光图形对应的hsv值对图形进行提取

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前言

  想用颜色提取图像的纹理，但是图片分辨率较大，整幅图无法平铺屏幕，没办法靠鼠标点击事件输出。所以进行如下尝试获取图形的HSV值和范围。

一、HSV是什么？

1.颜色模型

色调H
  用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,紫色为300°；

饱和度S
  饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度就愈高，颜色的饱和度也就愈高。饱和度高，颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0，饱和度达到最高。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

明度V
  明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。

2.OpenCV中的HSV颜色体系

  与上述HSV颜色系统不同的是，如果直接使用OpenCV中cvtColor函数，并设置参数为CV_BGR2HSV,那么所得的H、S、V值范围分别是[0,180)，[0,255)，[0,255)，而非[0,360]，[0,1]，[0,1]；这时我们可以查下面的表格来确定颜色的大致区间。

二、使用步骤

1.引入库

  利用print输出HSV对应的图像矩阵，注：np输出显示不全的情况，需要加上 np.set_printoptions(threshold=np.inf)

import cv2
import numpy as np
np.set_printoptions(threshold=np.inf)

img1 = cv2.imread('test1.png')
grid_RGB = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)
grid_HSV = cv2.cvtColor(grid_RGB, cv2.COLOR_RGB2HSV)
print(grid_HSV)
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2.筛选对应的HSV值

  我们处理的图像是墙面的激光图，不算复杂，所以只需要筛选出激光的HSV值就可以提取五角星图像。

  从输出的矩阵中挑选图形大概对应的值。从上面一.2的表中选出大概对应的值。比如[140 7 115]，可通过菜鸟工具中RGB HSV 转换器https://c.runoob.com/front-end/6214/#2e4a97输入查看对应的值是什么颜色。


  不过这个方法似乎不太友好，因为得到的HSV数值和opencv中需要的不一样，所以我用图像去色器https://c.runoob.com/front-end/6214/#2e4a97
获取了RGB对应的数值，通过python转换了一下，写了一小段代码如下：

import cv2
import numpy as np

img_rgb = np.zeros([1,1,3], dtype=np.uint8)
img_rgb[0,0,0] = 232
img_rgb[0,0,1] = 108
img_rgb[0,0,2] = 168
print(img_rgb)
RGB = img_rgb
HSV = cv2.cvtColor(RGB, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(HSV)
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  这样就获取了HSV的值，我们就可以根据这个颜色范围提取图形啦

3.对图形进行提取

import cv2
import numpy as np

img1 = cv2.imread('test1.png')
grid_HSV = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2HSV)
lower = np.array([125, 43, 46])
upper = np.array([155, 255, 255])
HSV = cv2.inRange(grid_HSV, lower, upper)
cv2.namedWindow("HSV", 0)
cv2.imshow("HSV", HSV)
cv2.waitKey()
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提取图形如下

  考虑到可能是激光的光会发散的原因，所以又进行了如下尝试：
通过过S 和 V 的值进行限定得出图形 ：

lower = np.array([125, 43, 220])
upper = np.array([155, 90, 255])
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常见的颜色RGB如下：

白色：rgb(255,255,255)

黑色：rgb(0,0,0)

红色：rgb(255,0,0)

绿色：rgb(0,255,0)

蓝色：rgb(0,0,255)

青色：rgb(0,255,255)

紫色：rgb(255,0,255)