标签:颜色 COLOR frame cv2 openCV HSV import 转换 255
#1.转换颜色空间
#颜色空间转换的方法:BGR->HSV or BGR->GRAY
#颜色空间转换的函数:cv2.cvtColor(input_image, flag)
#flag的参数类型:cv2.COLOR_BGR2GRAY or cv2.COLOR_BGR2HSV
#warning:不同软件的HSV值不同,注意归一化。比如在openCV中:H(色度)[0, 179] S(饱和度)[0, 255] V(亮度)[0, 255]
'''
import cv2
flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
#打印颜色空间转换的参数
print(flags)
'''
'''
#2.物体跟踪
#在HSV空间中完成,HSV比BGR空间更容易表示一个特定的颜色。
#完成物体跟踪,分为一下几步:
# 从视频中获取每一帧图像
# 转换到HSV空间
# 设置HSV的阈值
# 获取物体,进行自己想进行的操作
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)#参数是0,表示打开笔记本的内置摄像头,参数是视频文件路径则打开视频
while(--1):
ret, frame = cap.read()#获取每一帧
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换到HSV
lower_blue = np.array([0, 43, 46])
upper_blue = np.array([10, 255, 255])#设置阈值,我们要获取的是蓝色的
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)#根据阈值构建掩膜
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask = mask)#对原图像掩膜进行位运算
#显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
k=cv2.waitKey(5)&0xFF
if k==27:
break
#关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
'''
#怎样找到要跟踪对象的HSV值
import cv2
import numpy as np
green = np.uint8([[[0, 255, 255]]])#注意这里必须使用三层括号
hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_green)
追踪蓝色物体结果显示:
追踪不同颜色物体,如何处理阈值:
标签:颜色,COLOR,frame,cv2,openCV,HSV,import,转换,255 来源: https://blog.csdn.net/JIAY_WX/article/details/112388294
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