【OpenCV图像处理】色彩空间变换

图像色彩空间变换OpenCV官网文档

目标：

• 通过本文，你可以学习如何将图像从一种彩色空间转换到另外一种，比如BGR和GRAY，BGR和HSV互换
• 在此基础上，我们会创建一个能从视频图像中提取特定色彩目标的应用
• 你将会学到下函数：cv2.cvtColor(),cv2.inRange()等

转换色彩空间

在OpenCV里总共有150种色彩空间转换方法，但是我们只探索其中最常用的两种，BGR 和Gray ，BGR 和 HSV互换

我们使用cv2.cvtColor(input_image,flag)函数来转换图像色彩，参数flag决定了转换的类型。

我们可以设定flag=cv2.COLOR_BGR2GRAY进行BGR图像到Gray图像的变换，类似的将BGR转至HSV，flag=cv2.COLOR_BGR2HSV，想查看其它flag类型可以在你的Python终端里使用下列命令：

 1. import cv2
 2. flags=[i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
 3. print(flags)

提示：对于HSV，H范围[0,179]，S[0,255]，V[0,255]

目标跟踪

我们学会将BGR图像转换为HSV图像后，我们就可以提取彩色目标了，在HSV空间里，表示一个色彩更加容易。在我们的应用里，我们会尝试提取蓝色目标。下面是提取方法：

1. 取得图像中的每一帧
2. 完成BGR到HSV转换
3. 为HSV图像中的蓝色目标设定色彩范围阈值
4. 然后提取蓝色目标，做自己的想要的处理

import cv2
import numpy as np

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这里修改了官网的代码
    #将lower_green修改为lower_blue
    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()

下面的图像展示了跟踪蓝色目标的结果

• 注意：图像中有噪声点，我们在之后的篇章会讲如何消除它，这只是目标追踪最简单的方法。等你学了轮廓函数，你可以做更多更有意思的事。

怎样设置用来跟踪的HSV色彩值？

这是一个在stackoverflow.com上常见的问题，这很简单，你可以同样使用cv2.cvtColor()。除了传递图像参数，你也可以仅仅传递一个色彩值。例如，找到HSV对应的绿色，你可以试试下面的Python命令：

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print hsv_green
[[[ 60 255 255]]]

现在你可以用[H-10,100,100]和[H+10,255,255]分别作为高低阈值。除了本方法外你也可以使用图像编辑工具如GIMP或者其它在线转换器来查找此类色彩，但是别忘了调整范围。