Python OpenCV 강좌 : 제 15강 - HSV

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.

Main Code (1)

import cv2

src = cv2.imread("Image/tomato.jpg", 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()

Detailed Code

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.

• Tip : 분리된 채널들은 단일 채널이므로 흑백의 색상으로만 표현됩니다.

Result

Hue

Saturation

Value

Main Code (2)

import cv2

src = cv2.imread("Image/tomato.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
hsv = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)

h = cv2.inRange(h, 8, 20)
orange = cv2.bitwise_and(hsv, hsv, mask = h)
orange = cv2.cvtColor(orange, cv2.COLOR_HSV2BGR)

cv2.imshow("orange", orange)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Detailed Code

h = cv2.inRange(h, 8, 20)
orange = cv2.bitwise_and(hsv, hsv, mask = h)
orange = cv2.cvtColor(orange, cv2.COLOR_HSV2BGR)

Hue의 범위를 조정하여 특정 색상만 출력할 수 있습니다.

cv2.inRange(단일 채널 이미지, 최솟값, 최댓값)을 이용하여 범위를 설정합니다.

주황색은 약 8~20 범위를 갖습니다.

이 후, 해당 마스크를 이미지 위에 덧씌워 해당 부분만 출력합니다.

cv2.bitwise_and(원본, 원본, mask = 단일 채널 이미지)를 이용하여 마스크만 덧씌웁니다.

이 후, 다시 HSV 속성에서 BGR 속성으로 변경합니다.

• 색상 (Hue) : 0 ~ 180의 값을 지닙니다.
• 채도 (Saturation) : 0 ~ 255의 값을 지닙니다.
• 명도 (Value) : 0 ~ 255의 값을 지닙니다.

Result