上海进出口博览会,罗湖做网站运营乐云seo,诸城网站建设报价,重庆开办企业一网通平台Python-OpenCV中的图像处理-物体跟踪 物体跟踪 物体跟踪
现在我们知道怎样将一幅图像从 BGR 转换到 HSV 了#xff0c;我们可以利用这一点来提取带有某个特定颜色的物体。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。在我们的程序中#xff0c;我们要提取的… Python-OpenCV中的图像处理-物体跟踪 物体跟踪 物体跟踪
现在我们知道怎样将一幅图像从 BGR 转换到 HSV 了我们可以利用这一点来提取带有某个特定颜色的物体。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。在我们的程序中我们要提取的是一个蓝色的物体。下面就是就是我们要做的几步 • 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 numpy as np
import cv2# cv2.cvtColor(img, flag)
# cv2.inRange()# 打印颜色转换flag
flags [ i for i in dir(cv2) if i.startswith(COLOR_)]
print(flags)# OpenCV支持超过150种颜色转换的方法常用BGR-GRAY 和 BGR-HSV
# 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]
# 不同软件取值范围可能不同,使用时需要做归一化# 物体跟踪,跟踪一个蓝色物体,步骤
# 1.从视频中获取一帧图像
# 2.将图像转换到HSV空间
# 3.设置HSV阀值到蓝色范围
# 4.获取蓝色物体,或其他处理cap cv2.VideoCapture(0)while True:# 获取图像帧(ret, frame) cap.read()# 转换到HSV颜色空间hsv cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 设定蓝色的阀值lower_blue np.array([110, 50, 50])upper_blue np.array([130, 255, 255])# 根据阀值构建掩膜mask cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)mask_blue cv2.medianBlur(mask, 7) # 中值滤波# 查找轮廓contours, hierarchy cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# print(contours, hierarchy)for cnt in contours:(x, y, w, h) cv2.boundingRect(cnt)cv2.rectangle(frame, (x, y), (x w, y h), (0, 255, 0), 2)font cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(frame, Blue, (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)# 对原图和掩膜进行位运算res cv2.bitwise_and(frame, frame, maskmask)# 显示图像cv2.imshow(frame, frame)cv2.imshow(mask, mask)cv2.imshow(res, res)k cv2.waitKey(5)0xFFif k 27:breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()
