opencv入门到精通——改变颜色空间

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目标

改变颜色空间

对象追踪

如何找到要追踪的HSV值？

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目标

• 在本教程中，你将学习如何将图像从一个色彩空间转换到另一个，像BGR↔灰色，BGR↔HSV等

• 除此之外，我们还将创建一个应用程序，以提取视频中的彩色对象

• 你将学习以下功能：cv.cvtColor，cv.inRange等。

改变颜色空间

OpenCV中有超过150种颜色空间转换方法。但是我们将研究只有两个最广泛使用的,BGR↔灰色和BGR↔HSV。

对于颜色转换，我们使用cv函数。cvtColor(input_image, flag)，其中flag决定转换的类型。

对于BGR→灰度转换，我们使用标志cv.COLOR_BGR2GRAY。类似地，对于BGR→HSV，我们使用标志cv.COLOR_BGR2HSV。要获取其他标记，只需在Python终端中运行以下命令:

>>> import cv2 as cv
>>> flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')]
>>> print( flags )

注意
HSV的色相范围为[0,179]，饱和度范围为[0,255]，值范围为[0,255]。不同的软件使用不同的规模。因此，如果你要将OpenCV值和它们比较，你需要将这些范围标准化。

对象追踪

现在我们知道了如何将BGR图像转换成HSV，我们可以使用它来提取一个有颜色的对象。在HSV中比在BGR颜色空间中更容易表示颜色。在我们的应用程序中，我们将尝试提取一个蓝色的对象。方法如下:

• 取视频的每一帧

• 转换从BGR到HSV颜色空间

• 我们对HSV图像设置蓝色范围的阈值

• 现在单独提取蓝色对象，我们可以对图像做任何我们想做的事情。

下面是详细注释的代码:

import cv2 as cv
import numpy as np
cap = cv.VideoCapture(0)
while(1):
    # 读取帧
    _, frame = cap.read()
    # 转换颜色空间 BGR 到 HSV
    hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
    # 定义HSV中蓝色的范围
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])
    # 设置HSV的阈值使得只取蓝色
    mask = cv.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # 将掩膜和图像逐像素相加
    res = cv.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
    cv.imshow('frame',frame)
    cv.imshow('mask',mask)
    cv.imshow('res',res)
    k = cv.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break
cv.destroyAllWindows()

下图显示了对蓝色对象的跟踪：

注意
图像中有一些噪点。我们将在后面的章节中看到如何删除它们。
这是对象跟踪中最简单的方法。一旦学习了轮廓的功能，你就可以做很多事情，例如找到该对象的质心并使用它来跟踪对象，仅通过将手移到相机前面以及其他许多有趣的东西就可以绘制图表。

如何找到要追踪的HSV值？

这是在stackoverflow.com上发现的一个常见问题。它非常简单，你可以使用相同的函数cv.cvtColor()。你只需传递你想要的BGR值，而不是传递图像。例如，要查找绿色的HSV值，请在Python终端中尝试以下命令:

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

现在把[H- 10,100,100]和[H+ 10,255, 255]分别作为下界和上界。除了这个方法之外，你可以使用任何图像编辑工具(如GIMP或任何在线转换器)来查找这些值，但是不要忘记调整HSV范围。