opencv中有超過150種顏色空間轉換方法。但是我們將研究只有兩個最廣泛使用的,bgr↔灰色和bgr↔hsv。
對於顏色轉換，我們使用cv函式。cvtcolor(input_image, flag)，其中flag決定轉換的型別。
對於bgr→灰度轉換，我們使用標誌cv.color_bgr2gray。類似地，對於bgr→hsv，我們使用標誌cv.color_bgr2hsv。要獲取其他標記，只需在python終端中執行以下命令:
>>
>
import cv2 as cv
>>
> flags =
[i for i in
dir(cv)
if i.startswith(
'color_')]
>>
>
print
( flags )
注意hsv的色相範圍為[0,179]，飽和度範圍為[0,255]，值範圍為[0,255]。不同的軟體使用不同的規模。因此，如果你要將opencv值和它們比較，你需要將這些範圍標準化。現在我們知道了如何將bgr影象轉換成hsv，我們可以使用它來提取乙個有顏色的物件。在hsv中比在bgr顏色空間中更容易表示顏色。在我們的應用程式中，我們將嘗試提取乙個藍色的物件。方法如下:
轉換從bgr到hsv顏色空間
我們對hsv影象設定藍色範圍的閾值
現在單獨提取藍色物件，我們可以對影象做任何我們想做的事情。
下面是詳細注釋的**:
import cv2 as cv
import numpy as np
cap = cv.videocapture(0)
while(1
):# 讀取幀
_, frame = cap.read(
)# 轉換顏色空間 bgr 到 hsv
hsv = cv.cvtcolor(frame, cv.color_bgr2hsv)
# 定義hsv中藍色的範圍
lower_blue = np.array(
[110,50
,50])
upper_blue = np.array(
[130
,255
,255])
# 設定hsv的閾值使得只取藍色
mask = cv.inrange(hsv, lower_blue, upper_blue)
# 將掩膜和影象逐畫素相加
res = cv.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
cv.imshow(
'frame'
,frame)
cv.imshow(
'mask'
,mask)
cv.imshow(
'res'
,res)
k = cv.waitkey(5)
&0xff
if k ==27:
break
cv.destroyallwindows(
)
注意影象中有一些噪點。我們將在後面的章節中看到如何刪除它們。這是在stackoverflow.com上發現的乙個常見問題。它非常簡單，你可以使用相同的函式cv.cvtcolor()。你只需傳遞你想要的bgr值，而不是傳遞影象。例如，要查詢綠色的hsv值，請在python終端中嘗試以下命令:這是物件跟蹤中最簡單的方法。一旦學習了輪廓的功能，你就可以做很多事情，例如找到該物件的質心並使用它來跟蹤物件，僅通過將手移到相機前面以及其他許多有趣的東西就可以繪製圖表。
>>
> green = np.uint8([[
[0,255,0
]]])
>>
> hsv_green = cv.cvtcolor(green,cv.color_bgr2hsv)
>>
>
print
( hsv_green )[[
[60255255]]
]
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