我正在使用虚幻CV从虚幻引擎获取遮罩图像和RGB图像。在这里，我还使用虚幻CV从遮罩图像中获取对象的颜色信息(R，G，B)。现在，我想知道如何将此RGB信息传递给OpenCV以进行阈值设置。
我现在正在做这些事情，将蒙版图像转换为灰度图像，然后进行阈值设置。但我不想这样做。我已经检查了这个答案，但这里的图像范围已经使用，我也不想这样做。与蒙版图像一样，每个对象都有其独特的颜色信息，因此我只想通过从遮罩图像发送所需对象的 RGB 信息来更具体，然后想告诉 OpenCV 对我发送到 OpenCV 阈值函数的颜色进行阈值处理。
用于获取 RGB 信息的代码是——
get_mask_color= client.request('vget /object/object_name/color')
它将提供遮罩颜色，然后我想将其传递给 OpenCV 以进行阈值设置。
我希望它会像现在在灰度图像上一样执行阈值，然后我将使用阈值图像进行轮廓操作。
在灰度图像中，阈值将暗像素和亮像素分开，即将灰度范围分成两个子区间。这是基于(天真的)前提，即感兴趣的对象由最浅(或最深)的颜色组成。
一种稍微合乎逻辑的方法是考虑由两个阈值(平均颜色±最大变化)定义的子区间内的像素值。如果感兴趣的对象具有几种不同的颜色，则每种颜色对应于灰度值的间隔，并且这些颜色将重叠或不重叠。实际上，这效果不佳，因为场景中的许多其他要素可以具有相同的灰度级别。
在颜色的情况下，事情更加复杂。均匀的颜色定义了RGB空间中的单个点，当您考虑变化时，您会观察到具有特定形状的整个体积。如果幸运的话，形状是一个紧凑的椭球体;如果有阴影和/或阴影效果，则形状可以是圆锥形的，并且更延伸。
同样，当物体由几种颜色组成时，体积可以由几种重叠或孤立的形状组成。
要处理给定的应用程序，您必须了解与对象对应的RGB云的形状，并找到合适的几何描述。作为第一个近似值，您可以使用具有给定中心和范围的立方体或球体。