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[OpenCV][Python]CIE2000色差檢測

更新於 發佈於 閱讀時間約 10 分鐘

色差檢測在許多應用中非常重要,如印刷、織物、塗料等。色差的測量通常使用 CIEDE2000 色差公式來計算兩個顏色之間的差異。

本文將檢測以下織物圖,分析出兩者的色差

織布圖

織布圖


程式範例

流程:

先利用K-Means分群的方式,分割出主要顏色,在用delta_e_cie2000來檢測色差

主要安裝套件

pip install numpy
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install colormath
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首先我們先用小畫家,創建一個簡單的十字箭頭圖,在用高斯模糊將圖用模糊來模擬圖片糊掉的狀況。 如何檢測呢? 先假設在圖像清晰的狀況下,取邊緣的話線條應該是很明顯的吧,模糊的情況下,邊緣線條應該就會變多? 看下圖,由左看到右,在圖片清晰的狀況下,線條是相當明顯的 那有什麼方法將其量化成數字?
用小畫家隨意畫三個圈分別用紅藍綠,我們利用cv2.inRange與搭配cv2.bitwise_and,將紅球過濾出來吧。 程式範例 因為OpenCV中cv2.imread讀取圖檔預設讀取是為[B,G,R]的格式,所以設置紅色範圍要注意設定在R的範圍內。
使用cv2.imread讀取圖片時,如果路徑有包含到中文,就會報錯。 本文將提供另外一個方式cv2.imdecode,路徑有包含到中文時仍可以正常讀取圖片。 測試範例 import cv2 img = cv2.imread('D:/CRABpy/write/圖檔/chars_01.png'
本文將介紹,在圖像中找出最大矩形的物件來定位。
本篇文章主要講述cv2.connectedComponent應用於物件上的分割,將不同文字分割並用不同顏色標記。 範例程式結果圖 cv2.connectedComponentsWithStats 是 OpenCV 中用來執行連通元件標記的函式之一。
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