放弃C++,这是推荐使用Python来开发OpenCV的第五个教程!

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放弃C++,这是推荐使用Python来开发OpenCV的第五个教程!

初商 2019-08-05 00:14:02 浏览374

颜色空间转换

1、目标

颜色空间转换,如BGR↔Gray,BGR↔HSV等

追踪视频中特定颜色的物体

OpenCV函数:cv2.cvtColor(),cv2.inRange()

2、颜色空间转换

image.png

cv2.cvtColor()用来进行颜色模型转换,参数1是要转换的图片,参数2是转换模式, COLOR_BGR2GRAY表示BGR→Gray,可用下面的代码显示所有的转换模式:

image.png

颜色转换其实是数学运算,如灰度化最常用的是:gray=R0.299+G0.587+B*0.114。

03
视频中特定颜色物体追踪

HSV是一个常用于颜色识别的模型,相比BGR更易区分颜色,转换模式用COLOR_BGR2HSV表示。

经验之谈:OpenCV中色调H范围为[0,179],饱和度S是[0,255],明度V是[0,255]。虽然H的理论数值是0°~360°,但8位图像像素点的最大值是255,所以OpenCV中除以了2,某些软件可能使用不同的尺度表示,所以同其他软件混用时,记得归一化。

现在,我们实现一个使用HSV来只显示视频中蓝色物体的例子,步骤如下:

1.捕获视频中的一帧

2.从BGR转换到HSV

3.提取蓝色范围的物体

4.只显示蓝色物体

image.png

image.png

image.png

其中,bitwise_and()函数暂时不用管,后面会讲到。那蓝色的HSV值的上下限lower和upper范围是怎么得到的呢?其实很简单,我们先把标准蓝色的BGR值用cvtColor()转换下:

image.png

结果是[120, 255, 255],所以,我们把蓝色的范围调整成了上面代码那样。

经验之谈:Lab颜色空间也经常用来做颜色识别,有兴趣的同学可以了解下。

4、小结

cv2.cvtColor()函数用来进行颜色空间转换,常用BGR↔Gray,BGR↔HSV。

HSV颜色模型常用于颜色识别。要想知道某种颜色在HSV下的值,可以将它的BGR值用cvtColor()转换得到。

5、练习

尝试在视频中同时提取红色、蓝色、绿色的物体。(效果如下)

image.png

引用
本节源码 http://t.cn/EcHGxG2

Basic Operations on Images http://t.cn/EcHGCCU