opencv-python: 如何识别图像中的粉色木头?

opencv-python: How recognize pink wood in the image?

如何识别图像中的 粉红木?我使用了这个代码,但是我没有在图像中找到任何粉红色的小木头。

我希望如果我给这样的图像作为输入,粉色木材的输出将被识别。

除了这个方法,大家还有什么识别粉红木的建议吗????

输入:

预期输出(手动标记)

代码:

import numpy as np


import cv2
from cv2 import *
im = cv2.imread(imagePath)

im = cv2.bilateralFilter(im,9,75,75)
im = cv2.fastNlMeansDenoisingColored(im,None,10,10,7,21)
hsv_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV)   # HSV image


COLOR_MIN = np.array([233, 88, 233],np.uint8)       # HSV color code lower and upper bounds
COLOR_MAX = np.array([241, 82, 240],np.uint8)       # color pink 

frame_threshed = cv2.inRange(hsv_img, COLOR_MIN, COLOR_MAX)     # Thresholding image
imgray = frame_threshed
ret,thresh = cv2.threshold(frame_threshed,127,255,0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
print(contours)
for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    print(x,y)
    cv2.rectangle(im,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv2.imwrite("extracted.jpg", im)

输出代码:

print(contours)
()

问题是粉木不识别

如下更改您的 HSV 下限和上限:

COLOR_MIN = np.array([130,0,220],np.uint8)    
COLOR_MAX = np.array([170,255,255],np.uint8)