将HSV转换为灰度以应用Hough变换

Question

我正在尝试从我的自动机器人的相机进纸中滤除交通信号灯。我将捕获的帧转换为HSV颜色空间，对它们进行阈值处理直到我能够检测到大致为＆＃34;红色＆＃34;的所有红色对象。作为红绿灯，然后我应用Hough变换找出它们中的红灯（显然是一个圆圈）。

现在的问题是我发现Hough变换仅适用于单通道图像，我似乎使用了三个，所以我尝试使用以下代码将HSV阈值图像转换为灰度 -

imgFinal = thresholded  #initialising the variable with the thresholded image.
framenew = cv2.cvtColor(threshNew, cv2.COLOR_HSV2GRAY)  

然而，在运行期间，我收到一条错误，说“＆＃39; module＆＃39;对象没有属性＆＃39; COLOR_HSV2GRAY＆＃39;。我发现了几个关于这个主题的问题，但没有一个是我的问题的答案。我只需要检测红色交通信号灯，我尝试分离频道，但我不知道如何继续这种方法。我也对任何其他方法持开放态度 谢谢！

P.S-这可能是偏离主题的，但是你对这个项目建议的语言是什么？ C ++还是Python？我已经为两者写了代码，我只是对使用哪一个感到困惑。我目前正在Windows 8.1 PC上开发它，但它需要在Raspberry Pi 3上运行才能进行最终项目。

Answer 1

HSV的V通道类似于灰度图像，但它与BGR2GRAY grascale图像不同。

这是从BGR2GRAY计算的灰度图像：

虽然这是HSV图像的V通道：

如果您需要“更好”的东西，您可以随时将HSV图像转换回BGR并使用openCV代码将BGR转换为GRAY。