python opencv入门 颜色空间转换(9)

内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理

目标

学习如何将RGB转换为灰度图,或者RGB转换为HSV
写个程序从一副图像获取某个固定颜色的物体
学习函数cv2.cvtColor(),cv2.inRange()

转换颜色空间

在opencv中有超过150种颜色空间转换方法(震惊-_-)
但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSV

使用函数cv2.cvtColor(input_image ,flag),flag是转换类型

BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY
BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV

使用如下命令可以得到可以使用的flags

import cv2
import numpy as np

flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]

print(flags)
['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 'COLOR_BGR2HSV_FULL', 'COLOR_BGR2LAB', 'COLOR_BGR2LUV', 'COLOR_BGR2Lab', 'COLOR_BGR2Luv', 'COLOR_BGR2RGB', 'COLOR_BGR2RGBA', 'COLOR_BGR2XYZ', 'COLOR_BGR2YCR_CB', 'COLOR_BGR2YCrCb', 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'COLOR_YUV2RGB_YUYV', 'COLOR_YUV2RGB_YV12', 'COLOR_YUV2RGB_YVYU', 'COLOR_YUV420P2BGR', 'COLOR_YUV420P2BGRA', 'COLOR_YUV420P2GRAY', 'COLOR_YUV420P2RGB', 'COLOR_YUV420P2RGBA', 'COLOR_YUV420SP2BGR', 'COLOR_YUV420SP2BGRA', 'COLOR_YUV420SP2GRAY', 'COLOR_YUV420SP2RGB', 'COLOR_YUV420SP2RGBA', 'COLOR_YUV420p2BGR', 'COLOR_YUV420p2BGRA', 'COLOR_YUV420p2GRAY', 'COLOR_YUV420p2RGB', 'COLOR_YUV420p2RGBA', 'COLOR_YUV420sp2BGR', 'COLOR_YUV420sp2BGRA', 'COLOR_YUV420sp2GRAY', 'COLOR_YUV420sp2RGB', 'COLOR_YUV420sp2RGBA', 'COLOR_mRGBA2RGBA']

注意:
HSV空间中,H表示色彩/色度,取值范围 [0,179],S表示饱和度,取值范围 [0,255],V表示亮度,取值范围 [0,255]。但是不同的软件使用值不同

跟踪物体

HSV空间比在BGR空间中更容易表示一个特定的颜色。现在要提取蓝色物体
步骤如下

  • 从视频提取每一帧
  • 将图像转换为HSV空间
  • 设置HSV阈值到蓝色范围
  • 获取蓝色物体,可以对物体操作,比如画圈
import cv2
import numpy as np
cap=cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    ret,frame=cap.read()#读取视频帧
    hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV空间

    lower_blue=np.array([110,50,50])#设定蓝色的阈值
    upper_blue=np.array([130,255,255])

    mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)#设定取值范围
    res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)#对原图像处理

    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k=cv2.waitKey(5)&0xFF
    if k==27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

其中cv2.inRange函数设定取值范围
文档介绍如下
cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst

  • src – first input array. 输入矩阵(图像)
  • lowerb – inclusive lower boundary array or a scalar.阈值下限
  • upperb – inclusive upper boundary array or a scalar.阈值上限
  • dst – output array of the same size as src and CV_8U type.输出和src相同的矩阵
    对于通道的处理
    这里写图片描述

图像当中有噪音,后面介绍去除噪音的处理

如何找到要跟踪对象的HSV值
可以使用这个函数 cv2.cvtColor(),但是需要输入的参数是BGR值,而不是一副图片。例如,要找到绿色的HSV值

import cv2
import numpy as np


green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

print(hsv_green)

结果
[[[ 60 255 255]]]

现在可以使用 [H-10, 100,100] 和 [H+10, 255, 255] 做阈值上下限。也可以使用其他图像处理软件来转换

练习
同时提取红绿蓝三个不同颜色的物体

原图
这里写图片描述

import cv2
import numpy as np


img = cv2.imread("3.jpg")

hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV空间

lower_blue=np.array([110,100,100])#blue
upper_blue=np.array([130,255,255])

lower_green=np.array([60,100,100])#green
upper_green=np.array([70,255,255])

lower_red=np.array([0,100,100])#red
upper_red=np.array([10,255,255])

red_mask=cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)#取红色
blue_mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)#蓝色
green_mask=cv2.inRange(hsv,lower_green,upper_green)#绿色

red=cv2.bitwise_and(img,img,mask=red_mask)#对原图像处理
green=cv2.bitwise_and(img,img,mask=green_mask)
blue=cv2.bitwise_and(img,img,mask=blue_mask)

res=green+red+blue

cv2.imshow('img',res)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

处理后
这里写图片描述

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