私は赤いレーザードットを見つける必要があるプロジェクトをやっています。 HSV色空間モデルに変更し、個々のH、S、V成分を閾値処理してマージした後、私はいくつかのノイズを持つレーザードットを見つけたので、今度はレーザードットとノイズを除いて他のすべての画像成分を減算する必要がありますテンプレートのマッチングのようなさらなる処理のためにそれらのフレームを処理することができるように、それぞれの色を調整して、ノイズを低減するレーザドットのみを得る。あなたが質問を理解していただき、ありがとうございました、似たような助けていただければ幸いです。スレッシュホールド後のオブジェクトの元の色を保持します
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A
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マスクを画像に適用することをお勧めします。マスクは、ゼロ以外の正の値が指標となる画像です。あなたがしたいことはにマスクを使用して、を示し、元の画像のどのピクセルを使用するかを示します。
マスクを適用する最も簡単な方法は、マスクとしてあなたの閾値処理画像と、cv2.bitwise_and()
機能を使用することです。例として
masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=thresholded_img)
を、this is my imageとthis is my mask場合、this would be the masked image。
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Pankajの質問の明快さと可読性を改善する必要があります。 (大文字小文字を使用してください) –
originalImage.copyTo(newImage、255-thresholdedImage);これにより、しきい値設定されたすべての部分が新しい画像にコピーされます。 – Micka
@Micka質問は 'python-2.7'とタグ付けされています---おそらく、組み込み関数を使用する最も簡単な方法は' masked_src = cv2.bitwise_and(src、src、mask = mask) ' –