如何过滤掩码中不需要的点

Question

我想检测一种颜色然后我在HSV中工作并使用3个阈值。

r,BGR = cap.read()
HSV = cv2.cvtColor(BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lowerb = np.array([Hrange[0],Srange[0],Vrange[0]])
higherb = np.array([Hrange[1],Srange[1],Vrange[1]])

#Values comes from a trackbar

mask= cv2.inRange(HSV, lowerb, higherb)
result = cv2.bitwise_and(BGR,BGR, mask=mask)

H，S，V范围如下： [20,40]，[50-170]，[50,170]

如您所见，结果是像素化的，我想统一检测到的每个区域。 （更白的是白色和更黑的黑色）

是否有Numpy或OpenCV2功能吗？

由于

Answer 1

inRange已经为您提供了二进制图像，因此没有“更白”或“更黑”。 您正在寻找的是形态学操作Erode and Dilate。

或者，虽然可以说速度较慢且不完全相同，但median filter也值得研究。