HSV 분리

HSV는 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)를 나타내는 색공간입니다.

 

cv2.createTrackbar('low_H', win_name, 110, 255, lowHue)
cv2.createTrackbar('low_S', win_name, 30, 255, lowSaturation)
cv2.createTrackbar('low_V', win_name, 30, 255, lowValue)
cv2.createTrackbar('high_H', win_name, 130, 255, highHue)
cv2.createTrackbar('high_S', win_name, 255, 255, highSaturation)
cv2.createTrackbar('high_V', win_name, 255, 255, highValue)

 

• low_H, low_S, low_V: HSV 값의 하한선
• high_H, high_S, high_V: HSV 값의 상한선

low_color = (low_h, low_s, low_v)
upper_color = (high_h, high_s, high_v)

img_mask = cv2.inRange(img_hsv, low_color, upper_color)

 

OpenCV의 cv2.inRange 함수를 사용해 해당 범위에 포함되는 픽셀을 흰색(255), 나머지는 검은색(0)으로 마스킹

 

img_result = cv2.bitwise_and(txtImage, txtImage, mask=img_mask)

원본 이미지와 마스크를 AND 연산하여 마스킹된 영역만 출력

 

image4 = cv2.bitwise_and(image1, image2)

#논리곱 => 두 행렬 모두가 흰색인곳이 흰색