Преобразование RGB в HSV и сравнение с порогом
В этом примере показано, как с помощью преобразования RGB в HSV (тон, насыщенность, значение) можно упростить процессы сегментации.
using Images, TestImages, LinearAlgebra
rgb_img = testimage("lighthouse")
hsv_img = HSV.(rgb_img)
channels = channelview(float.(hsv_img))
hue_img = channels[1,:,:]
value_img = channels[3,:,:]
saturation_img = channels[2,:,:]
После нее сегментацию изображения можно эффективно выполнить путем простого сравнения значений каналов HSV с порогом.
mask = zeros(size(hue_img))
h, s, v = 80, 150, 150
for ind in eachindex(hue_img)
if hue_img[ind] <= h && saturation_img[ind] <= s/255 && value_img[ind] <= v/255
mask[ind] = 1
end
end
binary_img = colorview(Gray, mask)

Полученное двоичное изображение можно использовать в качестве маски на исходном изображении RGB.
segmented_img = mask .* rgb_img
hcat(rgb_img, binary_img, segmented_img)

Эта страница была создана с помощью DemoCards.jl и Literate.jl.