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摘要：前兩天跟一個朋友吃飯，聊到他在做的圖像識別測量雪深，對此深感興趣，找時間就把了解一下。識別標桿上紅色刻度的數量。讀取圖片首先，將紅色部分提取，則需要將原圖進行顏色空間轉換，轉換類型使用方法。是一種將色彩模型中的點在圓柱坐標系中的表示法。
前兩天跟一個朋友吃飯，聊到他在做的圖像識別測量雪深，對此深感興趣，找時間就把 OpenCV 了解一下。
識別標桿上紅色刻度的數量。
研究了一下午，話不多說，直接開始演示吧。
import cv2
# 讀取圖片
img = cv2.imread("./snow.jpeg")
首先，將紅色部分提取，則需要將原圖進行顏色空間轉換，轉換類型使用 BGR2HSV 方法。
HSV 是一種將RGB色彩模型中的點在圓柱坐標系中的表示法。H 為色相，是色彩的基本屬性，S 為飽和度，V 為明度。
從網上查了下，紅色區域的 H 值在 [0,10] 和 [170,180]，使用 inRange 方法將紅色范圍內外的顏色區分開
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask1 = cv2.inRange(hsv_img, np.array([0, 70, 50]), np.array([10, 255, 255])) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, np.array([170, 70, 50]), np.array([180, 255, 255])) mask = mask1 | mask2
mask 顯示效果如下
此時，圖像上除了刻度外，還有些地方呈現白色，需要將這些雜質過濾掉，同時也要將垂直部分的白色去掉，需要經過先膨脹再腐蝕再膨脹三個過程。為什么要這樣呢？因為這樣才能過濾掉雜質以及垂直方向的紅線部分，以致達到效果，具體看下面的代碼和圖。
dilated = cv2.dilate(mask, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)), iterations=2) # 創建一個水平的結構元素，進行腐蝕和膨脹 hline = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (int(dilated.shape[1] / 32), 1), (-1, -1)) # 腐蝕掉多余的白色部分 temp = cv2.erode(dilated, hline) # 使白色部分膨脹 dst_img = cv2.dilate(temp, hline)
效果如下：
得到提取后的部分，發現還有一個問題，左右刻度有些連結在了一起，此時需要分割。分割的方式是先計算一下寬度，得出中點寬度值，在此原圖對應的中點寬度畫一條黑線（不過效率有點低啊
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