15. HSV(Hue, Saturation, Value)
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작성자 관리자 댓글 0건 조회 4,512회 작성일 19-09-10 19:14본문
15. HSV(Hue, Saturation, Value)
HSV(Hue, Saturation, Value)
영상이나 이미지를 색상을 검출 하기 위해 사용합니다. 채널을 Hue, Saturation, Value로 분리하여 변환할 수 있습니다.
•색상 (Hue) : 색의 질입니다. 빨강, 노랑, 파랑이라고 하는 표현으로 나타내는 성질입니다.
•채도 (Saturation) : 색의 선명도입니다. 아무것도 섞지 않아 맑고 깨끗하며 원색에 가까운 것을 채도가 높다고 표현합니다.
•명도 (Value) : 색의 밝기입니다. 명도가 높을수록 백색에, 명도가 낮을수록 흑색에 가까워집니다.
소스 :
import cv2
src = cv2.imread("image/glass.png", cv2.IMREAD_COLOR)
hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
cv2.imshow("h", h)
cv2.imshow("s", s)
cv2.imshow("v", v)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
소스 설명 :
hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
초기 속성은 BGR이므로, cv2.cvtColor()를 이용하여 HSV채널로 변경합니다.
각각의 속성으로 분할하기 위해서 cv2.split()을 이용하여 채널을 분리합니다.
분리된 채널들은 단일 채널이므로 흑백의 색상으로만 표현됩니다.
결과 :
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