利用openCV+python进行HSV颜色识别，并结合滑动条动态改变目标颜色
HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。
在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。
图片来自：https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776
函数学习
1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb)
作用：
官方解释就是检查数组元素是否位于另外两个数组的元素之间，简言之就是找出指定范围内的颜色，并返回一个二值图像，指定范围内的图像显示为白色，相反为黑色。(注：cv2.inRange()函数对应的颜色空间为HSV)
参数：
- src:输入图像
- lowerb:颜色范围下边界（lower boundary）
- upperb:颜色范围上边界（upper boundary）
e.g.
import cv2
import numpy as np
#载入原图
img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png')
#转变为HSV颜色空间
img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#返回黄色区域的二值图像
img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255))
cv2.imshow('img_original',img_original)
cv2.imshow('img_target',img_target)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows() 程序输出如下：
2. cv2.bitwise_and(src1,src2[,mask])
作用：
将图像1和图像2进行按位与操作（bitwise:按位）
参数：
- src1:输入图像1
- src2:输入图像2
- mask:可选参数，掩模（可以理解为一个窗口，作用为实现指定区域内的图像操作）
e.g.
import cv2
import numpy as np
#载入原图
img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png')
#转变为HSV颜色空间
img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#返回黄色区域的二值图像
img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255))
##输入图像与输入图像在掩模条件下按位与，得到掩模范围内的原图像
img_specifiedColor=cv2.bitwise_and(img_original,img_original,mask=img_yellow)
cv2.imshow('img_yellow',img_specifiedColor)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()程序输出如下：
下面通过一个具体的案例实现图像内黄色信息的识别，并加入滑动条的功能，可以让用户更直观地体验HSV颜色空间。
import cv2
import numpy as np
#定义窗口名称
winName='Colors of the rainbow'
#定义滑动条回调函数，此处pass用作占位语句保持程序结构的完整性
def nothing(x):
pass
img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png')
#颜色空间的转换
img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#新建窗口
cv2.namedWindow(winName)
#新建6个滑动条，表示颜色范围的上下边界，这里滑动条的初始化位置即为黄色的颜色范围
cv2.createTrackbar('LowerbH',winName,27,255,nothing)
cv2.createTrackbar('LowerbS',winName,160,255,nothing)
cv2.createTrackbar('LowerbV',winName,215,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UpperbH',winName,83,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UpperbS',winName,255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UpperbV',winName,255,255,nothing)
while(1):
#函数cv2.getTrackbarPos()范围当前滑块对应的值
lowerbH=cv2.getTrackbarPos('LowerbH',winName)
lowerbS=cv2.getTrackbarPos('LowerbS',winName)
lowerbV=cv2.getTrackbarPos('LowerbV',winName)
upperbH=cv2.getTrackbarPos('UpperbH',winName)
upperbS=cv2.getTrackbarPos('UpperbS',winName)
upperbV=cv2.getTrackbarPos('UpperbV',winName)
#得到目标颜色的二值图像，用作cv2.bitwise_and()的掩模
img_target=cv2.inRange(img_original,(lowerbH,lowerbS,lowerbV),(upperbH,upperbS,upperbV))
#输入图像与输入图像在掩模条件下按位与，得到掩模范围内的原图像
img_specifiedColor=cv2.bitwise_and(img_original,img_original,mask=img_target)
cv2.imshow(winName,img_specifiedColor)
if cv2.waitKey(1)==ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()GIF效果如下：
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