画像処理 - どのOpenCVアルゴリズムが私のニーズに合っていますか？

Question

私は最近画像処理の分野で小さな趣味のプログラムに取り組み始めました。画像処理のノブでもありますが、私はそれの少なくともいくつかの側面を理解しようとしています。

私ができることを望みたいのは、画像内のオブジェクト間を色で（できればリアルタイムのビデオフィードで）分離し、その色を認識することです。

私はOpenCVといくつかの異なるアルゴリズムについて少しお読みになりました。 私もcannyアルゴリズムで少し作業を始めましたが、色に関係なくオブジェクトのエッジを検出するので、これが私の必要性から始めるべきアルゴリズムであるかどうかはわかりません。

私が使用すべきアルゴリズムであっても、私にマークしたオブジェクトの色を認識するための最良の方法は何でしょうか？

私は自分自身を十分に明確にしたいと思う。

ありがとうございます！

Answer 1

でスタート分離するために、または透明色は、（例えば、それを除去するため）OpenCVのと非常にシンプルであることを確認するために...（下のリンクを参照）（またはおそらくあなたの問題を解決する）。

Here is the code I posted

• また、マーティン・ベケットからの答えは絶対的に正しいです、RGBの色を評価するための優れた色空間ではありません、あなたがHSVを使用することができ、程度の色相値が適切かを示しますSとVは一種の強度をコードします（私が言うことは、多くの場合、色相をセグメント化するために色相を使うことで十分であると説明することです）。

それは私が使用する必要があるアルゴリズムであっても、何がそれは私のためにマークされたオブジェクトの色を認識するための最良の 方法でしょうか？

• あなたがカラーセグメンテーションと呼ばれて探しているアルゴリズムの種類... Here is a tutorial which could help you as well.

画像処理コミュニティへようこそ、

ジュリアン、

Answer 2

色空間を理解する - RGBはほとんど常に画像処理を行う最も悪いソースです。あなたを助ける必要があり、私はその答えを掲載

HSL and HSV

Answer 3

スターターのためにあなたがすべきOpenCV関数inRangeを使用して最小から最大の色範囲で色をフィルタリングするなど、画像配列の操作について学びます。もう1つの選択肢は、マルチチャネルアレイ（この場合はR、G、B）を3つの異なるシングルチャンネルに分割してさらに検査することです。希望を助けてください