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opencv python BGR2HSV/目標(biāo)跟蹤

Cheriselalala / 2677人閱讀

摘要：變換顏色空間有多種顏色空間轉(zhuǎn)換方法，目前我們只研究兩種最廣泛使用的方法和，，其中確定轉(zhuǎn)換類型對于，色調(diào)范圍是，飽和范圍是，值范圍是。

Changing Colorspaces

1變換顏色空間

opencv有150多種顏色空間轉(zhuǎn)換方法，目前我們只研究兩種最廣泛使用的方法：BGR?Gray和BGR?HSV
cv2.cvtColor（input_image，flag），其中flag確定轉(zhuǎn)換類型.

BGR → Gray：flags = cv2.COLOR_BGR2GRAY

BGR → HSV：flags = cv2.COLOR_BGR2HSV

NOTE：對于HSV，色調(diào)范圍是[0,179]，飽和范圍是[0,255]，值范圍是[0,255]。 不同的軟件使用不同的規(guī)模 因此，如果要將OpenCV值與它們進(jìn)行比較，則需要對這些范圍進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化.

2目標(biāo)跟蹤

在HSV中，表示顏色比在BGR顏色空間中更容易. 在我們的應(yīng)用程序中，我們將嘗試提取藍(lán)色對象.

拍攝視頻的每一幀

從BGR轉(zhuǎn)換為HSV色彩空間

將HSV圖像閾值為一系列紅色

現(xiàn)在多帶帶提取紅色對象，我們可以對我們想要的圖像做任何事情.

代碼：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture("videotest.mp4")

while(1):

    # Take each frame
    _, frame = cap.read()

    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define range of red color in HSV
    lower_red = np.array([50,50,110])
    upper_red = np.array([255,255,130])

    # Threshold the HSV image to get only red colors
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

    # Bitwise-AND mask and original image
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

    cv2.imshow("frame",frame)
    cv2.imshow("mask",mask)
    cv2.imshow("res",res)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()


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