内容简介:此系列文章为Opencv官方文档中图像处理部分的学习,所以内容均来着此文档介绍了:涉及到的函数有
此系列文章为Opencv官方文档中图像处理部分的学习,所以内容均来着 官网文档
简介
此文档介绍了:
- 如何利用opencv进行图片颜色空间的转换
- 如何利用opencv跟踪视频中同一个颜色的物体
涉及到的函数有 cv2.cvtColor()
、 cv2.inRange()
修改颜色空间
例如opencv读取图片后默认颜色空间的顺序是BGR,而其它一些库的默认颜色空间可能是RGB,例如用opencv读取,matplotlib显示图片:
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt testImg = cv2.imread("test.jpg") plt.imshow(testImg) plt.show()
结果:
发现显示是不对的,此时可以用opencv提供的颜色空间函数修正后显示:
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt testImg = cv2.imread("test.jpg") cv2.cvtColor(testImg, cv2.COLOR_BGR2RGB, testImg) plt.imshow(testImg) plt.show()
def cvtColor( src, # 源图片 code, # 转换编码 dst=None, # 选填,目标图片,转换后的图片也可以通过返回值获取 dstCn=None # 选填,目标图片通道数,不填默认从源图片获取 )
颜色空间转换编码有150多中,见官网文档 颜色转换编码
色块跟踪
opencv读取图片默认颜色空间为BGR,而HSV颜色比BGR颜色更容易表示一种颜色,所以将图片颜色空间转换为HSV,然后用cv2.inRange函数来提取范围区间内的颜色,如果文档中代码,提取、跟踪蓝色(设备需要摄像头硬件):
def testTrackClor(): cap = cv2.VideoCapture(0) while (1): # Take each frame _, frame = cap.read() # Convert BGR to HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # define range of blue color in HSV lower_blue = np.array([110, 50, 50]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) # Threshold the HSV image to get only blue colors mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 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() if __name__ == "__main__": # testColorSpaceTrans() testTrackClor()
效果如下:
inRange函数定义如下:
void cv::inRange ( InputArray //src, InputArray //lowerb, InputArray //upperb, OutputArray //dst )
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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