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checkColor_by_mouse.py
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# coding=utf-8
import cv2
import numpy as np
hsv = 0
lower_blue1 = 0
upper_blue1 = 0
lower_blue2 = 0
upper_blue2 = 0
lower_blue3 = 0
upper_blue3 = 0
# 마우스 이벤트 생성
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
global hsv, lower_blue1, upper_blue1, lower_blue2, upper_blue2, lower_blue3, upper_blue3
# 마우스 왼쪽 버튼 누를 시 위치에 있는 픽셀값을 읽어와서 HSV로 변환한다.
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
imgray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print("gray", imgray[y, x])
print(img_color[y, x]) # BGR 색상 추출하기
color = img_color[y, x]
one_pixel = np.uint8([[color]])
hsv = cv2.cvtColor(one_pixel, cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv = hsv[0][0]
# hsv 색공간에서 마우스 클릭으로 얻은 픽셀값과 유사한 픽셀값의 범위를 정합니다.
if hsv[0] < 10:
lower_blue1 = np.array([hsv[0] - 10 + 180, 30, 30])
upper_blue1 = np.array([180, 255, 255])
lower_blue2 = np.array([0, 30, 30])
upper_blue2 = np.array([hsv[0], 255, 255])
lower_blue3 = np.array([hsv[0], 30, 30])
upper_blue3 = np.array([hsv[0] + 10, 255, 255])
elif hsv[0] > 170:
lower_blue1 = np.array([hsv[0], 30, 30])
upper_blue1 = np.array([180, 255, 255])
lower_blue2 = np.array([0, 30, 30])
upper_blue2 = np.array([hsv[0] + 10 - 180, 255, 255])
lower_blue3 = np.array([hsv[0] - 10, 30, 30])
upper_blue3 = np.array([hsv[0], 255, 255])
else:
lower_blue1 = np.array([hsv[0], 30, 30])
upper_blue1 = np.array([hsv[0] + 10, 255, 255])
lower_blue2 = np.array([hsv[0] - 10, 30, 30])
upper_blue2 = np.array([hsv[0], 255, 255])
lower_blue3 = np.array([hsv[0] - 10, 30, 30])
upper_blue3 = np.array([hsv[0], 255, 255])
#print("lower_blue1, upper_blue1, lower_blue2, upper_blue2, lower_blue3, upper_blue3")
#print("mask:", lower_blue1, upper_blue1, lower_blue2, upper_blue2, lower_blue3, upper_blue3)
cv2.namedWindow('img_color')
cv2.setMouseCallback('img_color', mouse_callback)
while(True):
img_color = cv2.imread('./container/origin.jpg')
img_color = cv2.resize(img_color, dsize=(300, 300))
# 원본 영상을 HSV 영상으로 변환한다
img_hsv = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 범위 값으로 HSV 이미지에서 마스크를 생성합니다.
img_mask1 = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue1, upper_blue1)
img_mask2 = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue2, upper_blue2)
img_mask3 = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue3, upper_blue3)
img_mask = img_mask1 | img_mask2 | img_mask3 # 이진화된 이미지 get
# 마스크 이미지로 원본 이미지에서 범위값에 해당하는 영상 부분을 획득한다.
img_result = cv2.bitwise_and(img_color, img_color, mask=img_mask)
# 등고선 처리하기
img_result2 = img_color.copy()
imgray = cv2.GaussianBlur(img_result, (5, 5), 0)
imgray = cv2.cvtColor(imgray, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thr = cv2.Canny(imgray, 10, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(img_mask, cv2.RETR_TREE,
cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
sorted_list = sorted(contours, key=lambda cc: len(cc))
maxHull = cv2.convexHull(sorted_list[-1])
cv2.drawContours(img_result2, [maxHull], 0, (225, 255, 255), 3)
# for i in range(len(contours)):
#
# # 각 등고선마다의 사각형 포인트를 구해, 일정 크기 이상의 사각형만을 반찬으로써 도출
# cnt = contours[i]
# x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
# hull = cv2.convexHull(cnt)
# cv2.drawContours(img_result2, [hull], 0, (0, 255, 0), 3)
minLineLength = 70
maxLineGap = 30
cv2.imshow('img_color', img_color)
cv2.imshow('img_result', img_result)
cv2.imshow('img_result2', img_result2)
# ESC 키누르면 종료
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()