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颜色空间转换

作者:互联网

1、转换颜色空间       HSV:色调(H),饱和度(S),明度(V)。

比如从 BGR 到灰度图,或者从BGR 到 HSV 等 我们要用到的函数是:cv2.cvtColor(input_image,flflag),其中 flflag 就是转换类型。 对于 BGR↔Gray 的转换,我们要使用的 flflag 就是 cv2.COLOR_BGR2GRAY。 同样对于 BGR↔HSV 的转换,我们用的 flflag 就是 cv2.COLOR_BGR2HSV。 你还可以通过下面的命令得到所有可用的 flflag。
import cv2
flags=[i for in dir(cv2) if i startswith('COLOR_')]
print flags
注意:在 OpenCV 的 HSV 格式中,H(色彩/色度)的取值范围是 [0,179], S(饱和度)的取值范围 [0,255],V(亮度)的取值范围 [0,255]。但是不 同的软件使用的值可能不同。所以当你需要拿 OpenCV 的 HSV 值与其他软 件的 HSV 值进行对比时,一定要记得归一化。 2、物体跟踪 在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。 • 从视频中获取每一帧图像 • 将图像转换到 HSV 空间 • 设置 HSV 阈值到蓝色范围。 • 获取蓝色物体,当然我们还可以做其他任何我们想做的事,比如:在蓝色 物体周围画一个圈。  
import cv2
import numpy as np
cap=cv2.VideoCapture(0)
while(1):
# 获取每一帧
ret,frame=cap.read()
# 转换到 HSV
hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 设定蓝色的阈值
lower_blue=np.array([110,50,50])
upper_blue=np.array([130,255,255])
# 根据阈值构建掩模
mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
# 对原图像和掩模进行位运算
res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
# 显示图像
cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('res',res)
k=cv2.waitKey(5)&0xFF
if k==27:
break
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

3、怎样找到要跟踪对象的 HSV 值?

这是我在stackoverflflow.com上遇到的最普遍的问题。其实这真的很简单, 函数 cv2.cvtColor() 也可以用到这里。但是现在你要传入的参数是(你想要 的)BGR 值而不是一副图。例如,我们要找到绿色的 HSV 值,我们只需在终 端输入以下命令:
import cv2
import numpy as np
green=np.uint8([0,255,0])
hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
error: /builddir/build/BUILD/opencv-2.4.6.1/
modules/imgproc/src/color.cpp:3541:
error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) && (depth == CV_8U || depth == CV_32F)
in function cvtColor
#scn (the number of channels of the source),
#i.e. self.img.channels(), is neither 3 nor 4.
#
#depth (of the source),
#i.e. self.img.depth(), is neither CV_8U nor CV_32F.
# 所以不能用 [0,255,0],而要用 [[[0,255,0]]]
# 这里的三层括号应该分别对应于 cvArray,cvMat,IplImage
green=np.uint8([[[0,255,0]]])
hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
print hsv_green
[[[60 255 255]]]

还可以在其他软件上找到,例如:GIMP

 

标签:颜色,cv2,green,BGR,HSV,cvtColor,空间,转换,255
来源: https://www.cnblogs.com/h694879357/p/12271589.html