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(一)调用转换函数实现图像色彩空间转换------ cv2.cvtColor函数

(二)色彩空间转换,利用inrange函数过滤视频中的颜色,实现跟踪某一颜色

正文:

(一)调用转换函数实现图像色彩空间转换------ cv2.cvtColor函数

cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None),作用:将一幅图像从一个色彩空间转换到另一个色彩,空间参数:code,转换的色彩空间。

BGR---》GRAY,BGR---》HSV,BGR---》YUV,BGR--》YCrCb
 1 # 色彩空间转换
2 def color_space_demo(img):
3 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
4 cv2.imshow("gray", gray)
5 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
6 cv2.imshow("hsv", hsv)
7 yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)
8 cv2.imshow("yuv", yuv)
9 ycrcb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
10 cv2.imshow("ycrcb", ycrcb)

HSV色彩空间说明: H:0-180  S: 0-255 V: 0-255

(二)色彩空间转换,利用inrange函数过滤视频中的颜色,实现跟踪某一颜色

利用cv2.inRange函数设阈值,这里注意用的颜色空间是hsv。HSV:HSV颜色空间是孟塞尔彩色空间的简化形式,是一种基于感知的颜色模型。它将彩色信号分为3种属性:色调(Hue,H),饱和度(Saturation,S),亮度(Value,V)。色调表示从一个物体反射过来的或透过物体的光波长,也就是说,色调是由颜色的名称来辨别的,如红、黄、蓝;亮度是颜色的明暗程度;饱和度是颜色的深浅,如深红、浅红。

HSV颜色空间反映了人观察色彩的方式,具有两个显著的特点:

  • 亮度分量与图像的彩色信息无关
  • “色调”和“饱和度”分量与人感受颜色的方式是紧密相连的

可以根据右表来确定lower_hsv, upper_hsv的取值。

 1 # -*- coding=GBK -*-
2 import cv2 as cv
3 import numpy as np
4
5
6 def nextrace_object_demo():
7 capture = cv.VideoCapture("G:/1.mp4")#导入视频
8 while True:
9 ret, frame = capture.read()
10 if ret == False:
11 break
12 hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)#转换色彩空间为hsv
13 #设置白色的范围,跟踪视频中的白色
14 lower_hsv = np.array([0, 0, 221])#设置过滤的颜色的低值
15 upper_hsv = np.array([180, 30, 255])#设置过滤的颜色的高值
16 mask = cv.inRange(hsv, lower_hsv, upper_hsv)#调节图像颜色信息(H)、饱和度(S)、亮度(V)区间,选择白色区域
17 cv.imshow("video", frame)
18 cv.imshow("mask", mask)
19 if cv.waitKey(50) & 0xFF == ord('q'):
20 break
21
22 nextrace_object_demo()
23 cv.waitKey(0)
24 cv.destroyAllWindows()、

参考:
https://blog.csdn.net/u011321546/article/details/79533669
https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/100714822#12%E3%80%81%E5%BD%A9%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%97%B4%E8%BD%AC%E6%8D%A2

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