पिक्सेल रंग गणना
दी गई tolerance के भीतर किसी विशिष्ट रंग से मेल खाने वाले पिक्सेल्स की संख्या गिनें।
एक निर्दिष्ट सहनशीलता सीमा के भीतर लक्ष्य रंग से मेल खाने वाले किसी छवि में पिक्सेल की गणना करें, मिलान करने वाले पिक्सेलों की पहचान करने के लिए रंग-सीमा मास्किंग का उपयोग करते हुए, और रंग विश्लेषण, गुणवत्ता नियंत्रण, रंग-आधारित माप, तथा पिक्सेल-स्तरीय रंग मात्रात्मककरण कार्यप्रवाहों के लिए सहनशीलता सीमा के भीतर पिक्सेलों की कुल संख्या लौटाएँ।
यह ब्लॉक कैसे काम करता है
यह ब्लॉक यह गिनता है कि किसी छवि में कितने पिक्सेल एक सहनशीलता सीमा के भीतर किसी विशिष्ट लक्ष्य रंग से मेल खाते हैं, जिससे पिक्सेल-स्तरीय रंग मात्रात्मककरण मिलता है। यह ब्लॉक:
एक इनपुट छवि और एक लक्ष्य रंग विनिर्देश प्राप्त करता है (hex string, RGB tuple string, या RGB tuple)
OpenCV प्रोसेसिंग के लिए लक्ष्य रंग को BGR (Blue-Green-Red) प्रारूप में परिवर्तित करता है:
hex रंग स्ट्रिंग्स को पार्स करता है (उदाहरण के लिए, "#431112" या "#412" शॉर्टहैंड)
RGB tuple स्ट्रिंग्स को पार्स करता है (उदाहरण के लिए, "(128, 32, 64)")
RGB tuples को सीधे संभालता है (उदाहरण के लिए, (18, 17, 67))
RGB को BGR प्रारूप में परिवर्तित करता है (रंग चैनल क्रम को उलटता है), क्योंकि OpenCV BGR का उपयोग करता है
रंग सहनशीलता सीमाओं की गणना करता है:
लक्ष्य रंग के प्रत्येक BGR चैनल में से सहनशीलता घटाकर एक निचली सीमा बनाता है
लक्ष्य रंग के प्रत्येक BGR चैनल में सहनशीलता जोड़कर एक ऊपरी सीमा बनाता है
प्रत्येक चैनल के लिए सीमाओं को मान्य 0-255 सीमा तक क्लिप करता है
BGR स्थान में एक 3D रंग घन परिभाषित करता है, जिसके भीतर मिलान करने वाले पिक्सेलों का होना आवश्यक है
OpenCV के inRange फ़ंक्शन का उपयोग करके एक बाइनरी मास्क बनाता है:
प्रत्येक पिक्सेल के BGR मानों की निचली और ऊपरी सीमाओं से तुलना करता है
यदि पिक्सेल का रंग सहनशीलता सीमा के भीतर आता है, तो मास्क पिक्सेल को 255 (सफेद) पर सेट करता है
यदि पिक्सेल का रंग सहनशीलता सीमा के बाहर आता है, तो मास्क पिक्सेल को 0 (काला) पर सेट करता है
पूरी छवि में कुशल पिक्सेल-स्तरीय तुलना के लिए वेक्टराइज़्ड ऑपरेशनों का उपयोग करता है
मिलान करने वाले पिक्सेलों की गणना करता है:
मास्क में शून्येतर (non-zero) पिक्सेलों की गणना करता है (मान 255 वाले पिक्सेल, जो मेल को दर्शाते हैं)
लक्ष्य रंग से सहनशीलता के भीतर मेल खाने वाले पिक्सेलों की कुल संख्या लौटाता है
यह ब्लॉक सहनशीलता-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करके पिक्सेल-स्तरीय रंग मिलान करता है, जिससे संपीड़न, प्रकाश, या छवि प्रसंस्करण के कारण होने वाले हल्के रंग परिवर्तनों की अनुमति मिलती है। सहनशीलता लक्ष्य रंग के चारों ओर एक सीमा बनाती है - 10 की सहनशीलता का अर्थ है कि पिक्सेल प्रत्येक BGR चैनल में ±10 तक भिन्न हो सकते हैं (प्रत्येक चैनल के लिए कुल 21 मानों की सीमा)। कम सहनशीलता मान (उदाहरण के लिए, 5-10) बहुत निकट रंग मेल की आवश्यकता रखते हैं, जबकि उच्च सहनशीलता मान (उदाहरण के लिए, 20-30) अधिक रंग विविधता की अनुमति देते हैं। यदि सटीक मेल उपलब्ध न हों, तो किसी विशिष्ट रंग के पिक्सेल गिनने के लिए यह उपयोगी है, क्योंकि छवि कलाकृतियों या प्रसंस्करण के कारण बिल्कुल समान रंग मौजूद नहीं हो सकते।
सामान्य उपयोग के मामले
रंग क्षेत्र मापन: छवियों में विशिष्ट रंगों के क्षेत्र या कवरेज को मापें (उदाहरण के लिए, छवियों में विशिष्ट रंगों की कवरेज मापें, रंग वितरण को मात्रात्मक करें, रंग अनुपात का आकलन करें), जिससे रंग क्षेत्र मात्रात्मककरण कार्यप्रवाह सक्षम हों
गुणवत्ता नियंत्रण और निरीक्षण: गुणवत्ता नियंत्रण के लिए अपेक्षित रंगों के पिक्सेल गिनें (उदाहरण के लिए, उत्पादों में रंग सुसंगतता सत्यापित करें, रंग दोषों का पता लगाएँ, छवियों में अपेक्षित रंगों को मान्य करें), जिससे रंग-आधारित गुणवत्ता नियंत्रण कार्यप्रवाह सक्षम हों
रंग-आधारित विश्लेषण: विशिष्ट रंग की उपस्थिति या मात्रा के आधार पर छवियों का विश्लेषण करें (उदाहरण के लिए, छवियों में रंग वितरण का विश्लेषण करें, रंग उपयोग को मात्रात्मक करें, रंग विशेषताओं को मापें), जिससे रंग मात्रात्मककरण विश्लेषण कार्यप्रवाह सक्षम हों
छवि प्रसंस्करण सत्यापन: अपेक्षित रंगों की गणना करके छवि प्रसंस्करण परिणामों को सत्यापित करें (उदाहरण के लिए, रंग रूपांतरणों को सत्यापित करें, रंग सुधारों को मान्य करें, रंग फ़िल्टरिंग परिणामों की जाँच करें), जिससे रंग सत्यापन कार्यप्रवाह सक्षम हों
विशेषता पहचान और मापन: रंग विशेषताओं के आधार पर विशेषताओं का पता लगाएँ और उन्हें मापें (उदाहरण के लिए, रंगीन क्षेत्रों में पिक्सेल गिनें, रंग-आधारित विशेषताओं को मापें, रंग-परिभाषित क्षेत्रों को मात्रात्मक करें), जिससे रंग-आधारित विशेषता मापन कार्यप्रवाह सक्षम हों
थ्रेशहोल्ड-आधारित रंग पहचान: थ्रेशहोल्ड-आधारित रंग पहचान के लिए पिक्सेल गणना का उपयोग करें (उदाहरण के लिए, पता लगाएँ कि पर्याप्त पिक्सेल किसी रंग से मेल खाते हैं या नहीं, रंग उपस्थिति थ्रेशहोल्ड निर्धारित करें, रंग-आधारित ट्रिगर लागू करें), जिससे थ्रेशहोल्ड-आधारित रंग पहचान कार्यप्रवाह सक्षम हों
अन्य ब्लॉक्स से कनेक्ट करना
यह ब्लॉक एक छवि और लक्ष्य रंग प्राप्त करता है, और एक पिक्सेल गणना उत्पन्न करता है:
छवि इनपुट ब्लॉकों के बाद इनपुट छवियों में विशिष्ट रंगों के पिक्सेल गिनने के लिए (उदाहरण के लिए, कैमरा फ़ीड्स में रंग पिक्सेल गिनें, छवि इनपुट में रंगों का विश्लेषण करें, छवियों में रंगों को मात्रात्मक करें), जिससे रंग पिक्सेल गणना कार्यप्रवाह सक्षम हों
क्रॉप ब्लॉकों के बाद विशिष्ट छवि क्षेत्रों में पिक्सेल गिनने के लिए (उदाहरण के लिए, क्रॉप किए गए क्षेत्रों में रंग पिक्सेल गिनें, विशिष्ट क्षेत्रों में रंगों का विश्लेषण करें, चयनित क्षेत्रों में रंगों को मात्रात्मक करें), जिससे क्षेत्र-आधारित रंग पिक्सेल गणना सक्षम हो
प्रीप्रोसेसिंग ब्लॉकों के बाद छवि प्रसंस्करण के बाद पिक्सेल गिनने के लिए (उदाहरण के लिए, फ़िल्टरिंग के बाद रंगों की गणना करें, संवर्धन के बाद रंगों का विश्लेषण करें, रूपांतरणों के बाद रंगों को मात्रात्मक करें), जिससे संसाधित छवि रंग गणना कार्यप्रवाह सक्षम हों
फ़िल्टरिंग या लॉजिक blocks से पहले जो निर्णय-निर्माण के लिए पिक्सेल गणना का उपयोग करते हैं (उदाहरण के लिए, पिक्सेल गणना के आधार पर फ़िल्टर करें, रंग मात्राओं के आधार पर निर्णय लें, पिक्सेल गणना के आधार पर तर्क लागू करें), जिससे गणना-आधारित सशर्त कार्यप्रवाह सक्षम हों
डेटा संग्रहण ब्लॉकों से पहले पिक्सेल गणना जानकारी संग्रहीत करने के लिए (उदाहरण के लिए, छवियों के साथ रंग पिक्सेल गणना संग्रहीत करें, रंग विश्लेषण परिणाम सहेजें, रंग मात्रात्मककरण डेटा रिकॉर्ड करें), जिससे रंग गणना मेटाडेटा भंडारण कार्यप्रवाह सक्षम हों
गुणवत्ता नियंत्रण वर्कफ़्लो में जहाँ पिक्सेल गणना रंग विशेषताओं को मान्य करती है (उदाहरण के लिए, गुणवत्ता नियंत्रण में रंग मात्राओं की पुष्टि करें, रंग कवरेज को मान्य करें, रंग सुसंगतता जाँचें), जिससे रंग-आधारित गुणवत्ता नियंत्रण कार्यप्रवाह सक्षम हों
प्रकार पहचानकर्ता
स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/pixel_color_count@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।
गुण
नाम
प्रकार
विवरण
संदर्भ
name
str
इस स्टेप के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता दर्ज करें..
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target_color
Union[Tuple[int, int, int], str]
छवि में गिनने के लिए लक्ष्य रंग। इसे कई प्रारूपों में निर्दिष्ट किया जा सकता है: (1) Hex string प्रारूप: '#RRGGBB' (6-अंकीय, उदाहरण के लिए, '#431112') या '#RGB' (3-अंकीय शॉर्टहैंड, उदाहरण के लिए, '#412'), (2) RGB tuple string प्रारूप: '(R, G, B)' (उदाहरण के लिए, '(128, 32, 64)'), या (3) RGB tuple: पूर्णांकों का (R, G, B) टपल (उदाहरण के लिए, (18, 17, 67)). मान RGB रंग स्थान में होने चाहिए (प्रति चैनल 0-255)। रंग को OpenCV प्रोसेसिंग के लिए स्वचालित रूप से BGR प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है। इसका उपयोग उस सटीक रंग को निर्दिष्ट करने के लिए करें जिसके लिए आप पिक्सेल गिनना चाहते हैं..
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सहिष्णुता
int
रंग मिलान सहनशीलता मान (0-255)। यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक BGR चैनल लक्ष्य रंग से कितना भिन्न हो सकता है और फिर भी उसे मेल माना जाएगा। सहनशीलता प्रत्येक रंग चैनल पर स्वतंत्र रूप से लागू होती है - 10 की सहनशीलता प्रत्येक BGR चैनल के लिए ±10 की सीमा बनाती है (प्रत्येक चैनल के लिए कुल 21 मानों की सीमा)। कम मान (उदाहरण के लिए, 5-10) बहुत निकट रंग मेल की आवश्यकता रखते हैं और अधिक सटीक होते हैं, लेकिन हल्के अलग शेड्स को छोड़ सकते हैं। उच्च मान (उदाहरण के लिए, 20-30) अधिक रंग विविधता की अनुमति देते हैं और समान रंगों की व्यापक सीमा से मेल खाते हैं, लेकिन इसमें अनचाहे रंग शामिल हो सकते हैं। डिफ़ॉल्ट 10 है, जो अच्छा संतुलन प्रदान करता है। छवि गुणवत्ता, संपीड़न कलाकृतियों, और आपको रंग मिलान कितना सख्त चाहिए, उसके आधार पर समायोजित करें..
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यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।
इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स
उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार पिक्सेल रंग गणना संस्करण v1 है।
इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स
इनपुट
छवि(छवि): पिक्सेल रंग गणना के लिए विश्लेषण की जाने वाली इनपुट छवि। यह ब्लॉक इस छवि में उन पिक्सेलों की गणना करता है जो निर्दिष्ट tolerance के भीतर target_color से मेल खाते हैं। छवि के सभी पिक्सेलों का विश्लेषण किया जाता है। छवि को BGR प्रारूप (OpenCV मानक) में संसाधित किया जाता है, और प्रत्येक पिक्सेल के BGR मानों पर रंग मिलान किया जाता है। प्रसंस्करण समय छवि के आकार पर निर्भर करता है..target_color(Union[rgb_color,string]): छवि में गिनने के लिए लक्ष्य रंग। इसे कई प्रारूपों में निर्दिष्ट किया जा सकता है: (1) Hex string प्रारूप: '#RRGGBB' (6-अंकीय, उदाहरण के लिए, '#431112') या '#RGB' (3-अंकीय शॉर्टहैंड, उदाहरण के लिए, '#412'), (2) RGB tuple string प्रारूप: '(R, G, B)' (उदाहरण के लिए, '(128, 32, 64)'), या (3) RGB tuple: पूर्णांकों का (R, G, B) टपल (उदाहरण के लिए, (18, 17, 67)). मान RGB रंग स्थान में होने चाहिए (प्रति चैनल 0-255)। रंग को OpenCV प्रोसेसिंग के लिए स्वचालित रूप से BGR प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है। इसका उपयोग उस सटीक रंग को निर्दिष्ट करने के लिए करें जिसके लिए आप पिक्सेल गिनना चाहते हैं..सहिष्णुता(पूर्णांक): रंग मिलान सहनशीलता मान (0-255)। यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक BGR चैनल लक्ष्य रंग से कितना भिन्न हो सकता है और फिर भी उसे मेल माना जाएगा। सहनशीलता प्रत्येक रंग चैनल पर स्वतंत्र रूप से लागू होती है - 10 की सहनशीलता प्रत्येक BGR चैनल के लिए ±10 की सीमा बनाती है (प्रत्येक चैनल के लिए कुल 21 मानों की सीमा)। कम मान (उदाहरण के लिए, 5-10) बहुत निकट रंग मेल की आवश्यकता रखते हैं और अधिक सटीक होते हैं, लेकिन हल्के अलग शेड्स को छोड़ सकते हैं। उच्च मान (उदाहरण के लिए, 20-30) अधिक रंग विविधता की अनुमति देते हैं और समान रंगों की व्यापक सीमा से मेल खाते हैं, लेकिन इसमें अनचाहे रंग शामिल हो सकते हैं। डिफ़ॉल्ट 10 है, जो अच्छा संतुलन प्रदान करता है। छवि गुणवत्ता, संपीड़न कलाकृतियों, और आपको रंग मिलान कितना सख्त चाहिए, उसके आधार पर समायोजित करें..
आउटपुट
matching_pixels_count(पूर्णांक): पूर्णांक मान।
अंतिम अपडेट
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