CanMV IDE中tracking_color.py如何调整颜色阈值以准确跟踪目标？

Question

在使用CanMV IDE中的`tracking_color.py`进行目标颜色跟踪时，如何精确调整颜色阈值以提高跟踪准确性？ 常见问题：调整HSV颜色空间的阈值范围时，发现跟踪效果不稳定，容易受到环境光线变化影响。例如，在不同光照条件下，同一颜色的HSV值会发生偏移，导致误检测或漏检。此外，当目标颜色与背景颜色相近时，如何设置阈值以减少干扰？解决此问题的关键在于合理校准HSV的上下限值，并结合高斯模糊等预处理方法降低噪声影响。具体步骤包括：采集样本图像、使用工具提取HSV范围、逐步优化阈值参数。如何高效完成这一过程？

Answer 1

1. 了解HSV颜色空间的基本概念

在使用CanMV IDE中的`tracking_color.py`进行目标颜色跟踪时，首先需要理解HSV颜色空间的含义。HSV（Hue, Saturation, Value）是一种基于人类视觉系统的颜色模型，其中：

• H（色调）：表示颜色的基本属性，如红色、绿色或蓝色。
• S（饱和度）：表示颜色的纯度，值越高颜色越鲜艳。
• V（亮度）：表示颜色的明暗程度，值越高颜色越亮。

不同光照条件下，RGB颜色可能会发生显著变化，而HSV对光线变化相对不敏感，因此更适合用于颜色跟踪。

2. 分析常见问题及原因

调整HSV阈值范围时，常见的问题是跟踪效果不稳定，主要由以下因素引起：

1. 环境光线变化导致HSV值偏移。
2. 目标颜色与背景颜色相近，容易产生误检测或漏检。

这些问题的根本原因在于阈值设置不够精确以及噪声干扰。为解决这些问题，需要结合图像预处理和精细校准阈值参数。

3. 解决方案步骤详解

3.1 采集样本图像

首先，采集包含目标颜色和典型背景的样本图像。确保样本覆盖不同的光照条件和背景环境。

import cv2

# 捕获视频帧
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()
cv2.imwrite('sample_image.jpg', frame)
    

3.2 使用工具提取HSV范围

利用CanMV IDE或其他图像处理工具，手动调整滑块以确定目标颜色的HSV上下限值。以下是常用方法：

步骤	操作
加载图像	将样本图像加载到CanMV IDE中。
转换颜色空间	将图像从BGR转换为HSV。
调整阈值	通过滑块调整H、S、V的上下限值，观察掩码效果。

3.3 结合高斯模糊降低噪声

在实际应用中，图像通常存在噪声干扰，可以通过高斯模糊等预处理方法降低影响。

import cv2

# 应用高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)

# 转换为HSV并应用阈值
hsv = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound)
    

4. 优化阈值参数的流程图

下面是优化阈值参数的流程图，帮助高效完成调整过程。

graph TD;
            A[采集样本图像] --> B[转换至HSV空间];
            B --> C[手动调整阈值];
            C --> D[应用高斯模糊];
            D --> E[验证跟踪效果];
            E --效果不佳--> C;
            E --效果良好--> F[保存阈值参数];