如何在OpenCV中使用HSL进行亮度阈值处理？

Question

我正在处理一个需要检测白色的项目，经过一些研究，我决定将 RGB 图像转换为 HSL 图像，并通过阈值法来获取白色。我使用的是 openCV，想知道是否有方法可以做到这一点。

在此处输入图片描述

- Minh Cht

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在OpenCV中，HLS是常用的颜色空间，而通常图像以BGR格式加载。请看cvtColor。 - api55

是的，我能够将BGR转换为HLS，但我卡在如何过滤掉亮度属性过低的像素上，以便图像只留下白色阴影。 - Minh Cht

使用split函数（或使用numpy切片）来分离通道，然后在L通道（第二个通道）中使用阈值，从而得到一个掩膜。接着将该掩膜应用于原始图像。如果您发布一个示例图像，我可以尝试给出完整的答案。 - api55

Answer 1

您只需要4个简单步骤：

将HLS转换为：

img = cv2.imread("HLS.png")
imgHLS = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS)

获取L通道

Lchannel = imgHLS[:,:,1]

创建口罩

#change 250 to lower numbers to include more values as "white"
mask = cv2.inRange(Lchannel, 250, 255)

应用遮罩到原始图像。

res = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)

这也取决于你认为什么是白色，你可以更改值 :) 我在L通道中使用了inRange，但你可以省略一步操作。

mask = cv2.inRange(imgHLS, np.array([0,250,0]), np.array([255,255,255]))

改为以下内容：

Lchannel = imgHLS[:,:,1]
mask = cv2.inRange(Lchannel, 250, 255)

这个更短，但我先用另一种方式做了一遍，以使它更明确，并展示我正在做什么。

图片:

结果:

结果几乎看起来像掩模图案（几乎是二进制），但根据您的阈值下限（我选择了250），您可能会得到一些几乎白色的颜色。

- api55