Farbprozentsatz in Bild Python opencv mit Histogramm

Question

Ich bin Anfänger in Python und Bildverarbeitung. Ich möchte den Prozentsatz der braunen Farbe von einem Bild mit Histogramm-Funktion finden.

Ich tat die Histogrammfunktion, aber ich weiß nicht, wie man den Prozentsatz der braunen Farbe im Bild findet.

das ist mein Python-Code

import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

img = cv2.imread('C:\Users\MainUser\Desktop\histogram\dates.jpg', -1) 
cv2.imshow('GoldenGate',img) 

color = ('b','g','r') 
for channel,col in enumerate(color): 
    histr = cv2.calcHist([img],[channel],None,[256],[0,256]) 
    plt.plot(histr,color = col) 
    plt.xlim([0,256]) 
plt.title('Histogram for color scale picture') 
plt.show() 

while True: 
    k = cv2.waitKey(0) & 0xFF  
    if k == 27: break    # ESC key to exit 
cv2.destroyAllWindows() 

das Bild, das ich

Ich habe diese Ausgabe des Code verwenden

Answer 1

import numpy as np 
import cv2 

img = cv2.imread('J9MbW.jpg') 

brown = [145, 80, 40] # RGB 
diff = 20 
boundaries = [([brown[2]-diff, brown[1]-diff, brown[0]-diff], 
       [brown[2]+diff, brown[1]+diff, brown[0]+diff])] 
# in order BGR as opencv represents images as numpy arrays in reverse order 

for (lower, upper) in boundaries: 
    lower = np.array(lower, dtype=np.uint8) 
    upper = np.array(upper, dtype=np.uint8) 
    mask = cv2.inRange(img, lower, upper) 
    output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) 

    ratio_brown = cv2.countNonZero(mask)/(img.size/3) 
    print('brown pixel percentage:', np.round(ratio_brown*100, 2)) 

    cv2.imshow("images", np.hstack([img, output])) 
    cv2.waitKey(0) 

Diese für Arbeit sollte Sie. Beachten Sie jedoch, dass dies in hohem Maße von Ihrem RGB-Wert für Braun sowie von Ihrer gewünschten Toleranz abhängt (diff).

Wenn Sie weitere Fragen zu den Details des obigen Codes haben, zögern Sie nicht zu fragen.

Answer 2

Ich brauchte die gleichen Ergebnisse, also habe ich Ihren Code verwendet und Prozentsätze berechnet.

import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
import operator 

img = cv2.imread('azul200.png', -1) 
cv2.imshow('Imagem:',img) 

color = ('b','g','r') 
qtdBlue = 0 
qtdGreen = 0 
qtdRed = 0 
totalPixels = 0 

for channel,col in enumerate(color): 
    histr = cv2.calcHist([img],[channel],None,[256],[1,256]) 
    plt.plot(histr,color = col) 
    plt.xlim([0,256]) 
    totalPixels+=sum(histr) 
    print histr 
    if channel==0: 
     qtdBlue = sum(histr) 
    elif channel==1: 
     qtdGreen = sum(histr) 
    elif channel==2: 
     qtdRed = sum(histr) 

qtdBlue = (qtdBlue/totalPixels)*100 
qtdGreen = (qtdGreen/totalPixels)*100 
qtdRed = (qtdRed/totalPixels)*100 

qtdBlue = filter(operator.isNumberType, qtdBlue) 
qtdGreen = filter(operator.isNumberType, qtdGreen) 
qtdRed = filter(operator.isNumberType, qtdRed) 

plt.title("Red: "+str(qtdRed)+"%; Green: "+str(qtdGreen)+"%; Blue: "+str(qtdBlue)+"%") 
plt.show() 

Ich hoffe, es hilft, hat gut für mich gearbeitet.