1.轉換顏色空間
opencv中有超過150種進行顏色空間轉化的方法,但是實際上經常用到的也就兩種:bgr<->gray,bgr<->hsv
要用的函式是cv2.cvtcolor(input_img,flag)flag就是轉換型別
cv2.color_bgr2gray 就是bgr<->gray轉換
cv2.color_bgr2hsv 就是bgr<->hsv的轉化
(介紹一下hsv格式,h指色彩/色度,取值[0,179],s是飽和度[0,255],v是亮度[0,255]。不同軟體使用的值可能不同,所以當需要拿opencv的hsv值與別的軟體的hsv值進行對比時要注意歸一化)
也可以用一下**獲得所有可用的flag
import cv2
flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('color_')]
print(flags)
2.實現物體的跟蹤
在知道如何將bgr轉換到hsv後,就可以利用這一點來提取帶有某個特定顏色的物體。在hsv的顏色空間中要比bgr空間中個更容易表示某乙個特定顏色。我們先嘗試提取乙個藍色的物體,步驟如下:
將影象轉化到hsv空間
設定hsv閾值到藍色範圍
獲取藍色物體,還可以做更多的事
**如下:
# -*- coding:utf-8 -*-3. 怎麼找到想要的顏色的閾值範圍import numpy as np
import cv2
cap = cv2.videocapture(0)
while true:
ret,frame = cap.read()
hsv = cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_bgr2hsv)
#設定藍色閾值範圍
lower_blue = np.array([110,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])
#根據閾值構建掩碼
mask = cv2.inrange(hsv,lower_blue,upper_blue)
#對原影象和掩碼進行and運算
res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask = mask)
#顯示影象
cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('res',res)
k = cv2.waitkey(5)
if k == 27:
break
cv2.destroyallwindows()
其實就是巧妙利用cvtcolor這個函式。比如要找乙個綠色的hsv值:
import numpy as npimport cv2
#先建立的乙個綠色的畫素點,注意此時是bgr
green = np.uint8([[[0,255,0]]])#這裡必須用三層括號,對應影象矩陣,影象行,畫素點bgr值
#然後用函式轉換即可獲得想要的閾值
hsv_green = cv2.cvtcolor(green,cv2.color_bgr2hsv)
print( hsv_green)
#然後使用上下浮動乙個範圍(如100)來作為上下閾值
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