Opencv图像处理系列(一)——颜色空间

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

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:

  1. 如何利用opencv进行图片颜色空间的转换
  2. 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:

Opencv图像处理系列(一)——颜色空间
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

testImg = cv2.imread("test.jpg")
plt.imshow(testImg)
plt.show()

结果:

Opencv图像处理系列(一)——颜色空间

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:

Opencv图像处理系列(一)——颜色空间

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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