如何在mas中过滤不需要的点

Question

我想检测一种颜色，然后我在HSV工作，并使用3 treshold

r,BGR = cap.read()
HSV = cv2.cvtColor(BGR, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lowerb = np.array([Hrange[0],Srange[0],Vrange[0]])
higherb = np.array([Hrange[1],Srange[1],Vrange[1]])

#Values comes from a trackbar

mask= cv2.inRange(HSV, lowerb, higherb)
result = cv2.bitwise_and(BGR,BGR, mask=mask)

H、S、V范围如下： [20,40]，[50-170]，[50170]

如您所见，结果是像素化的，我想统一检测到的每个区域(什么是更白的去白&；什么是更黑的（去黑）

是否有Numpy或OpenCV2函数来执行此操作

谢谢

Answer 1

inRange已经为您提供了一个二进制图像，因此没有“更多的白色”或“更多的黑色”。 你要找的是形态学运算

或者，尽管可以说速度较慢，而且不完全相同，median filter也是值得研究的东西