· Hakan Çelik · OpenCV / Temel İşlemler · 2 dk okuma

Renk Alanlarını Değiştirme

Bu yazıda, BGR Gray, BGR HSV vb. Gibi görüntüleri bir renk alanından diğerine dönüştürmeyi öğreneceğiz. Buna ek olarak, bir videoda renkli bir nesne çıkarmayı sağlayan bir uygulama oluşturacağız Bu fo
OpenCV Serisi 17/64
  1. 1. Boya Fırçası Olarak Fare
  2. 2. Canny Kenar Algılama
  3. 3. Görüntü Geçişleri
  4. 4. Görüntü Piramitleri
  5. 5. Görüntülerde Aritmetik İşlemler
  6. 6. Görüntülerle İlgili Temel İşlemler
  7. 7. Görüntünün Geometrik Dönüşümleri
  8. 8. Görüntüyü Yumuşatma - ( Smoothing Images )
  9. 9. Histogramlar
  10. 10. Konturler ( Contours )
  11. 11. Morfolojik Dönüşümler
  12. 12. Opencv Nedir Ve Kurulumu
  13. 13. Opencv Resim Işlemleri
  14. 14. Opencv Video Işlemleri
  15. 15. Opencv'de Çizim Fonksiyonları
  16. 16. Performans Ölçüm Ve Geliştirme Teknikleri
  17. 17. Renk Alanlarını Değiştirme
  18. 18. Renk Paleti Olarak Parça Çubuğu ( Trackbar )
  19. 19. Resim Eşikleme
  20. 20. Şablon Eşleştirme
  21. 21. Hough Doğru Dönüşümü
  22. 22. Hough Daire Dönüşümü
  23. 23. Fourier Dönüşümü
  24. 24. Histogram Eşitleme
  25. 25. 2B Histogramlar
  26. 26. Histogram Geri Projeksiyonu
  27. 27. Kontur Özellikleri
  28. 28. Kontur Nitelikleri
  29. 29. Konturlerle Daha Fazla İşlev
  30. 30. Kontur Hiyerarşisi
  31. 31. GrabCut ile Etkileşimli Ön Plan Çıkarma
  32. 32. Watershed Algoritması ile Görüntü Segmentasyonu
  33. 33. Özellikleri Anlamak
  34. 34. Harris Köşe Tespiti
  35. 35. Shi-Tomasi Köşe Dedektörü ve İzlenecek İyi Özellikler
  36. 36. SIFT'e Giriş (Ölçek Değişmez Özellik Dönüşümü)
  37. 37. SURF'e Giriş (Hızlandırılmış Sağlam Özellikler)
  38. 38. Köşe Tespiti için FAST Algoritması
  39. 39. BRIEF — İkili Sağlam Bağımsız Temel Özellikler
  40. 40. ORB (Yönlü FAST ve Döndürülmüş BRIEF)
  41. 41. Özellik Eşleştirme
  42. 42. Özellik Eşleştirme + Nesneleri Bulmak için Homografi
  43. 43. Meanshift ve Camshift ile Nesne Takibi
  44. 44. Optik Akış
  45. 45. Arka Plan Çıkarma
  46. 46. Kamera Kalibrasyonu
  47. 47. Poz Tahmini
  48. 48. Epipolar Geometri
  49. 49. Stereo Görüntülerden Derinlik Haritası
  50. 50. k-En Yakın Komşuyu Anlamak
  51. 51. kNN ile El Yazısı OCR
  52. 52. SVM'yi Anlamak
  53. 53. SVM ile El Yazısı OCR
  54. 54. K-Ortalamalar Kümeleme'yi Anlamak
  55. 55. OpenCV'de K-Ortalamalar Kümeleme
  56. 56. Görüntü Gürültü Giderme
  57. 57. Görüntü Onarımı (Inpainting)
  58. 58. Yüksek Dinamik Aralık (HDR) Görüntüleme
  59. 59. Haar Cascade ile Yüz Tespiti
  60. 60. pip ile OpenCV Kurulumu
  61. 61. Ubuntu'da OpenCV-Python Kurulumu
  62. 62. Fedora'da OpenCV-Python Kurulumu
  63. 63. Windows'ta OpenCV-Python Kurulumu
  64. 64. OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

Renk Alanlarını Değiştirme

Hedefler

  • Bu yazıda, BGR Gray, BGR HSV vb. Gibi görüntüleri bir renk alanından diğerine dönüştürmeyi öğreneceğiz.
  • Buna ek olarak, bir videoda renkli bir nesne çıkarmayı sağlayan bir uygulama oluşturacağız
  • Bu fonksiyonları öğreneceğöğreneceğiziz cv2.cvtColor(), cv2.inRange() vb.

Renk Alanını Değiştirme

OpenCV’de 150’den fazla renk alanı dönüştürme yöntemi bulunmaktadır, fakat biz bunların en çok kullanılan bu ikisine bakacağız BGR <-> Gray, BGR <-> HSV .

Renk dönüştürmek için cv2.cvtColor(input_image, flag) fonksiyonunu kullanacağız, buradaki flag renk dönüşüm türünü belirler. BGR için gri (Gray) dönüşümü flag patametresine cv2.COLOR_BGR2GRAY girilir, benzer olarak HSV dönüşümü için flag parametresine cv2.COLOR_BGR2HSV girilir.

Az önce bahsettiğim 150’den fazla renk dönüşümü yani frag’ın alacağı bütün parametrelerin listesine erişmek isterseniz python konsoluna şu kodları yazmanız yeterli olacaktır.

import cv2
flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
print(flags)

Not;

HSV için Hue aralığı [0,179], Doygunluk aralığı [0,255] ve Değer aralığı [0,255] ‘dir. Farklı yazılımlar farklı ölçekler kullanır. Dolayısıyla OpenCV değerlerini onlarla karşılaştırıyorsanız, bu aralıkları normalleştirmeniz gerekir.

Nesne İzleme

Şimdi BGR görüntüsünü HSV’ye nasıl dönüştüreceğimizi biliyoruz, bunu renkli bir nesne çıkarmak için kullanabiliriz. HSV’de bir rengi RGB renk alanından sunmak daha kolay dır. Uygulamamızda, mavi renkli bir cisim çıkarmaya çalışacağız. İşte yöntem şu:

  • Videonun her karesini al
  • BGR’den HSV renk uzayına dönüştür
  • Bir dizi mavi renk için HSV görüntüsünü eşleştir
  • Şimdi mavi nesneyi tek başına çıkartın, istediğimiz görüntü üzerinde ne olursa olsun yapabiliriz.

kodlar ve açıklamlar ;

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # video'yu kare kare alıyoruz
    _, frame = cap.read()
    # BGR yi HSV ye çeviriyoruz
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # HSV'de mavi renk aralığını belirliyoruz
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])
    # Yalnızca mavi renkleri elde etmek için HSV resmini eşik değerlerine getirin
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # Bitwise-AND maskesi ve orjinal görüntü
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
    cv2.imshow('frame',frame) # normal resmi gösteriyoruz
    cv2.imshow('mask',mask) # maskeli resim
    cv2.imshow('res',res) # sadece mavi rengi yakaladıgımız resmi gösteriyoruz
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

Çıktımız şu şekilde olacaktır.

Takip Etmek İçin HSV Değerleri Nasıl Bulunur?

Bu, stackoverflow.com tarafından sorulan yaygın bir sorudur, cv2.cvtColor() işlevini kullanabilirsiniz. Örnek te anlatalım, Green’in HSV değerini bulmak için, Python terminalinde aşağıdaki komutları yazmanız yeterli olacaktır.

# yeşil renginin BGR renk kodu 0,255,0 dır, renklerin BGR kodlarını nereden bileceğiz derseniz bunu #web tasarım yapanlar css'den bilir bilmeyenler şu adresten BGR(,,,) olan yerleri inceleyebilir
#adres : https://www.w3schools.com/colors/colors_picker.asp
>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print(hsv_green)
[[[ 60 255 255]]]

Kaynak: OpenCV Python Tutorials — Orijinal Döküman

Back to Blog

Related Posts

View All Posts »
OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

OpenCV-Python Bağlayıcıları Nasıl Çalışır?

OpenCV · 3 dk

OpenCV-Python bağlayıcılarının nasıl oluşturulduğunu öğrenin. C++ modüllerinin Python'a nasıl aktarıldığını, CV_EXPORTS_W, CV_WRAP gibi makroları ve gen2.py üreteci ile hdr_parser.py başlık ayrıştırıcısını anlattım.

Haar Cascade ile Yüz Tespiti

Haar Cascade ile Yüz Tespiti

OpenCV · 3 dk

OpenCV'de Haar Cascade sınıflandırıcılarını kullanarak yüz ve göz tespiti yapın. cv.CascadeClassifier ile gerçek zamanlı nesne tespitinin temellerini anlattım.

Görüntü Onarımı (Inpainting)

Görüntü Onarımı (Inpainting)

OpenCV · 2 dk

Eski fotoğraflardaki hasarları, çizikleri ve lekeleri OpenCV'nin cv.inpaint() fonksiyonu ile nasıl onaracağınızı öğrenin. Telea ve Navier-Stokes algoritmalarını anlattım.