img = cv2.imread('example.jpg')
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# lower mask (0-10)
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255]
mask0 = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, upper_red)
# upper mask (170-180)
lower_red = np.array([170, 50, 50])
upper_red = np.array([180, 255, 255])
mask1 = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, upper_red)
# join my masks
mask = mask0 + mask1
height = mask.shape[0]
width = mask.shape[1]
# iterate over every pixel
for i in range(height):
for j in range(width):
px = mask[i,j]
print px
# check if pixel is white or black
if (px[2] >= 0 and px[2] <= 40):
上記の例では、「px」はBGRのピクセルです。ピクセルが特定の色範囲にあるかどうかを確認したいので、値をHSVに変換する必要があります。
私はすでに試しました
colorsys.rgb_to_hsv(px[2], px[1], px[0})
エラーを呼び起こす:スカラー変数への無効なインデックス
ありがとう!
docs から:
# Convert BGR to HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of blue color in HSV
lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])
# Threshold the HSV image to get only blue colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
組み込みメソッドを使用して、img
全体をhsvに変換できます。
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)