Поиск красного цвета с использованием Python & OpenCV

Question

Я пытаюсь извлечь красный цвет из изображения. У меня есть код, который применяет порог оставить только значения из указанного диапазона:

img=cv2.imread('img.bmp') 
img_hsv=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 
lower_red = np.array([0,50,50]) #example value 
upper_red = np.array([10,255,255]) #example value 
mask = cv2.inRange(img_hsv, lower_red, upper_red) 
img_result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) 

Но, как я проверил, красный цвет может иметь значение оттенка в диапазоне, скажем, от 0 до 10, а также в диапазоне от 170 до 180. Поэтому я хотел бы оставить значения из любого из этих двух диапазонов. Я попытался установить пороговое значение от 10 до 170 и использовать функцию cv2.bitwise_not, но затем я получу весь белый цвет. Я думаю, что лучшим вариантом было бы создание маски для каждого диапазона и использование их обоих, поэтому мне как-то придется объединить их вместе, прежде чем продолжить.

Есть ли способ присоединиться к двум маскам с помощью OpenCV? Или есть другой способ, которым я мог бы достичь своей цели?

Редактировать. Я пришел с не очень элегантно, но рабочим раствором:

image_result = np.zeros((image_height,image_width,3),np.uint8) 

for i in range(image_height): #those are set elsewhere 
    for j in range(image_width): #those are set elsewhere 
     if img_hsv[i][j][1]>=50 \ 
      and img_hsv[i][j][2]>=50 \ 
      and (img_hsv[i][j][0] <= 10 or img_hsv[i][j][0]>=170): 
      image_result[i][j]=img_hsv[i][j] 

Это в значительной степени удовлетворяет мои потребности и функция OpenCV, вероятно, делает почти то же самое, но если есть лучший способ сделать это (с помощью выделенной функции и письмо нет код) пожалуйста, поделитесь им со мной. :)

Answer 1

Я бы просто добавил маски вместе и использовал np.where для маскировки исходного изображения.

img=cv2.imread("img.bmp") 
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 

# set my output img to zero everywhere except my mask 
output_img = img.copy() 
output_img[np.where(mask==0)] = 0 

# or your HSV image, which I *believe* is what you want 
output_hsv = img_hsv.copy() 
output_hsv[np.where(mask==0)] = 0 

Это должно быть намного быстрее и гораздо читабельнее, чем перебирать каждый пиксель вашего изображения.