agrobot_base/Python/street-suggar-recognize/ground-detector.py

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Python

import cv2
import numpy as np
def detect_green_areas(image_path):
# Carregar a imagem
image = cv2.imread(image_path)
# Converter a imagem para o espaço de cor HSV (mais adequado para segmentação por cor)
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# Definir o intervalo de cores para detectar áreas verdes (cana)
lower_green = np.array([40, 40, 40]) # Valores mínimos de cor (Hue, Saturation, Value)
upper_green = np.array([80, 255, 255]) # Valores máximos de cor (Hue, Saturation, Value)
# Criar uma máscara para as áreas verdes (cana)
mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
# Aplicar a máscara na imagem original
green_areas = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask_green)
# Mostrar a imagem com as áreas verdes identificadas
cv2.imshow("Green Areas Detection", np.hstack([image, green_areas]))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Caminho da imagem que você quer analisar
image_path = 'foto1.jpg'
# Chamar a função para detectar as áreas verdes (cana) na imagem
detect_green_areas(image_path)