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import cv2 import numpy as np
img = cv2.imread(‘lena.jpg‘)
# 转换成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow(‘img‘, img) cv2.imshow(‘gray‘, img_gray) cv2.waitKey(0)
颜色转换其实是数学运算，如灰度化最常用的是：gray = R* 0.299 + G* 0.587 + B * 0.114
HSV：色调（H），饱和度（S），明度（V）。对光照的变换并不是很敏感，相比于BGR更易于区分颜色，常用于颜色识别的模型。转换模式用COLOR_BGR2HSV表示
OpenCV中色调H的范围为[0, 179]，饱和度S是[0, 255]，明度V是[0, 255]。虽然H的理论数值是0°~360°，但8位图像像素点的最大值是255，所以OpenCV除以了2.
现在，我们实现一个使用HSV来只显示视频中蓝色物体的例子，步骤如下：
1. 捕获视频中一帧
2. 从BGR转换到HSV
3. 提取蓝色范围的物体
4. 只显示蓝色物体
# 蓝色的hsv值 blue = np.uint8([[[255, 0, 0]]]) hsv_blue = cv2.cvtColor(blue, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv_blue)
[[[120 255 255]]]
# 绿色的hsv值 green = np.uint8([[[0, 255, 0]]]) hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv_green)
[[[ 60 255 255]]]
# 红色的hsv值 red = np.uint8([[[0, 0, 255]]]) hsv_red = cv2.cvtColor(red, cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv_red)
[[[ 0 255 255]]]
import numpy as np capture = cv2.VideoCapture(0) # 蓝色的范围，不同光照条件下不一样，可灵活调整 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) while(True): # 1. 捕获视频中的一帧 ret, frame = capture.read() # 2.从BGR转换到HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 3. inRange(): 介于lower/upper之间的白色，其余黑色 mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 4. 只保留原图中的蓝色部分 res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow(‘frame‘, frame) cv2.imshow(‘mask‘, mask) cv2.imshow(‘res‘, res) if cv2.waitKey(1) == ord(‘q‘): break
当然，你也可以只显示视频中红色或者绿色的物体。只要修改一下HSV值的上下限即可。
capture = cv2.VideoCapture(0) # 蓝色的范围，不同光照条件下不一样，可灵活调整 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) # 绿色的范围 lower_green = np.array([40, 110, 110]) upper_green = np.array([70, 255, 255]) # 红色的范围 lower_red = np.array([160, 110, 110]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) while(True): # 1. 捕获视频中的一帧 ret, frame = capture.read() # 2.从BGR转换到HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 3. inRange(): 介于lower/upper之间的白色，其余黑色 mask_blue = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green) mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) mask = mask_blue + mask_green + mask_red # 4. 只保留原图中的蓝色部分 res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow(‘frame‘, frame) cv2.imshow(‘mask‘, mask) cv2.imshow(‘res‘, res) if cv2.waitKey(1) == ord(‘q‘): break
参考网址：https://tianchi.aliyun.com/course/courseConsole?courseId=40992&chapterIndex=1§ionIndex=5
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原文地址：https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10292096.html
