opencv4|Opencv4 -Python官方教程学习笔记9---改变颜色空间 opencv4|图像处理

目标

在本教程中，你将学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR?灰色，BGR?HSV等
除此之外，我们还将创建一个应用程序，以提取视频中的彩色对象
你将学习以下功能：cv.cvtColor，cv.inRange等。

改变颜色空间 OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR?灰色和BGR?HSV。
对于颜色转换，我们使用cv函数。cvtColor(input_image, flag)，其中flag决定转换的类型。
对于BGR→灰度转换：cv.COLOR_BGR2GRAY。BGR→HSV：cv.COLOR_BGR2HSV。要获取其他标记，只需在Python终端中运行以下命令:

import cv2 as cv #查看色彩转换代码 flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')] print( flags )

对象追踪现在我们知道了如何将BGR图像转换成HSV，我们可以使用它来提取一个有颜色的对象。在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色。在我们的应用程序中，我们将尝试提取一个蓝色的对象。方法如下: - 取视频的每一帧 - 转换从BGR到HSV颜色空间 - 我们对HSV图像设置蓝色范围的阈值 - 现在单独提取蓝色对象，我们可以对图像做任何我们想做的事情。
下面是代码：

import cv2 as cv import numpy as np cap = cv.VideoCapture(0) while(1): # 读取帧 _, frame = cap.read() # 转换颜色空间 BGR 到 HSV hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV) # 定义HSV中蓝色的范围 lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array([130,255,255]) # 设置HSV的阈值使得只取蓝色 mask = cv.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 将掩膜和图像逐像素相加 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()

结果展示

opencv4|Opencv4 -Python官方教程学习笔记9---改变颜色空间

文章图片

注意图像中有一些噪点。我们将在后面的章节中看到如何删除它们。这是对象跟踪中最简单的方法。一旦学习了轮廓的功能，你就可以做很多事情，例如找到该对象的质心并使用它来跟踪对象，仅通过将手移到相机前面以及其他许多有趣的东西就可以绘制图表。
如何找到要追踪的HSV值？ 【opencv4|Opencv4 -Python官方教程学习笔记9---改变颜色空间】你可以使用相同的函数cv.cvtColor()。你只需传递你想要的BGR值，而不是传递图像。例如，要查找绿色的HSV值，请在Python终端中尝试以下命令:

import cv2 as cv import numpy as np green = np.uint8([[[0,255,0 ]]]) print(green) hsv_green = cv.cvtColor(green,cv.COLOR_BGR2HSV) print( hsv_green )