Q&A知りたいこと
OpenCVで白色を抽出したいです。一通り調べましたが、その方法がまだ定まりません。下記の方法ののどれが良いでしょうか？又、そのメリットは何でしょうか？
方法1
RGB値から2値化するパターン
参考サイト
OpenCVで白色検出する。
[Win][OpenCV][C++]赤色領域を検出(1)
方法2
HSV色空間を使用
参考サイト
Python3 OpenCV3で指定した色のみを抽出して表示する【動画あり！】
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方法
いくつか方法があります。
調べた結果、白色又は黒色を抽出したい時は、グレースケール化がベストだと思いました。
方法1：グレースケール化
グレースケール化の利点
グレースケール画像の利点は、データ量がRGBカラー画像の1/3ということです。
RGBカラー画像は1画素当たりのデータ量が24bitですが、グレースケール画像は8bitで済みます。
そのため、画像処理では計算処理を高速化するためにカラー画像よりグレースケール画像をよく利用します。
画像処理では、計算処理を効率よく行うために、カラー画像よりグレースケール画像を多く用います。
24ビットのRGBを持つカラー画像を、8ビットのグレースケール画像に変換すれば、それだけ高速に処理できます。グレースケール変換は、RGBいずれか1つの要素値を抽出する方法や、RGB各要素に一定の重み付けをして平均をとるNTSC（テレビ放送規格）加重平均法などがあります。
上記から
利点
- RGBで扱うより処理が速い
- データ量が少なくて済む
又、
- 色の三原色(赤、青、黄)を抽出するときに利用
このような使い方もあるようです。
よって、処理が速くて済むグレースケール化を使用してプログラミングします。
#コード
python
1# 画像の読み込み 2img_rgb = cv2.imread("./inkmap.jpg") 3# グレースケール化 4gry = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 5 6# 閾値135で二値化 7ret, thresh = cv2.threshold(gry, 135, 255, 0) 8 9# 表示 10# cv2.imshow("Show Image", gry) 11cv2.imshow("Show Image", thresh) 12cv2.waitKey(0) 13cv2.destroyAllWindows()
方法2：RGB方式
「方法1：グレースケール化」ではR:255 G:255 B:49 のような明るい黄色を白と認識してしまうことがあります。そこで「方法2：RGB方式」を採用します。
OpenCVで白色検出する。
投稿2017/09/03 13:34
編集2017/09/04 02:16
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