我有两个相关的问题：
我在OpenCV中使用inRange阈值功能进行颜色对象检测。如果我手动选择较低和较高的HSV界限，我会得到很好的结果，但这对照明条件非常敏感。是否有算法可以确定给定目标和背景的HSV值的最佳阈值界限？
例如，以下是我正在使用的值：
目标HSV值：[15,37,51]
背景HSV值：[90,21,211]
inRange是简单的逐像素过滤器。它不会动态地改变阈值条件。是否有自适应阈值或Otsu阈值的颜色？或者可以利用目标和背景的先验HSV值的算法？
答案 0 :(得分：2)
如果大部分图像或多或少相同（例如大多数是背景），则可以执行以下操作：
计算图像中像素值的中值（M）。有些人使用mean而不是中位数，因为它的稳健性。
计算图像中像素值的中值绝对偏差（MAD）。再次，我更喜欢它的标准偏差，因为它的稳健性。
所有落在（M-k * MAD）和（M + k * MAD）之间的范围将是背景（或对象）。选择常数＆＃39; k＆＃39;根据你的申请（我猜它会在1到5之间）。
小小提示，如果这是您第一次使用MAD：正常分布情况下，1标准偏差约等于1.5 MAD。