OpenCV系列 | 颜色分离（cv2.inRange与cv2.bitwise_and）

对于一张彩色图像，若有需要对某种颜色进行分离出来，在 OpenCV 中需要使用到 cv2.inRange 和 cv2.bitwise_and 两个函数。

首先介绍一下两个函数：

1、cv2.inRange

• cv2.inRange(src, lowerb, upperb)
• 用以确认元素值是否介于某个区域
• inRange 函数需要设定三个参数，其中 src 指源图像；lowerb 指图像中低于 lowerb 的值，其所对应的图像值将为 0；upperb指图像中高于 upperb 的值，图像值变为 0 。换言之，源图像中仅有图像值介于 lowerb 和 upperb 之间的值才不为 0 ，且值将变成 255

2、cv2.bitwise_and

• cv2.bitwise_and(src1, scr2, mask=)
• 用于对两个数组（图像也是数组）对位元素进行运算，即计算机中的“和”运算。以二进制为例，1&0输出 1 ，1&0、0&1、0&0则均输出 0 。
• bitwise_and 函数需要设定三个参数，其中 src1 指第一个数组（源图像），src2 指第二个数组（源图像），mask= 用于指定具体的掩模（常以 0 和 1 元素为主，用以输出具体的元素），应设为 uint8 格式，即单通道的 8-bit 的数组。另外，mask 参数为可选参数，可省略。

言归正传，以某张船的照片为例，分离出图像的蓝色。

# 导入模块，输出原图
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
ship_rgb = cv2.imread('ship.jpg')[:,:,::-1]
plt.imshow(ship_rgb)
plt.show()

输出：

# 将图像转为HSV格式进而得到mask，HSV分别代表色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)
ship_hsv = cv2.cvtColor(ship_rgb, cv2.COLOR_RGB2HSV)
# 设定参数lowerb、upperb
import numpy as np
lowerb = np.array([100,100,100])
upperb = np.array([140,255,255])
# 获取mask
mask = cv2.inRange(ship_hsv, lowerb, upperb)
# 利用mask进行颜色分离
ship_masked = cv2.bitwise_and(ship_bgr,ship_bgr,mask=mask)
# 转回RGB格式
ship_blue = cv2.cvtColor(ship_masked,cv2.COLOR_BGR2RGB)

为更直观看出其变化过程，画出图像变化过程及使用的中间量：

image_list = [ship_rgb,ship_hsv,mask,ship_masked,ship_blue]
title_list = ['ship_rgb','ship_hsv','mask','ship_masked','ship_blue']
plt.figure(figsize=(40,8))
for i in range(len(title_list)):
    plt.subplot(1,5,i+1)
    plt.imshow(image_list[i])
    plt.axis('off')
    plt.title(title_list[i],size=50)
plt.tight_layout()
plt.show()

输出：