OpenCV图像处理—— 色彩空间
程序员文章站
2023-12-27 09:02:09
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一、色彩空间的转换
cv2.cvtColor
1.RGB就是指Red,Green和Blue,一副图像由这三个channel(通道)构成
2.Gray就是只有灰度值一个channel
3.HSV即Hue(色调),Saturation(饱和度)和Value(亮度)三个channel
二、利用inRange函数过滤视频中的颜色,实现对特定颜色的追踪
HSV颜色对应的RGB分量范围表如下:(这里是三通道的)
三、通道分离与合并
1.这里用到opencv的split函数和merge函数,实现通道的分离和合并。
2.cv.split函数分离出的b、g、r是单通道图像。
import cv2 as cv
import numpy as np
#利用inRange函数过滤视频中的颜色,实现对特定颜色的追踪
def extrace_object_demo():
capture=cv.VideoCapture("F:/Desktop/image/a.mp4")
while(True):
ret, frame = capture.read()
if ret==False:
break;
hsv=cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)
lower_hsv=np.array([37,43,46]) #设置要过滤颜色的最小值
upper_hsv = np.array([77,255,255])
mask= cv.inRange(hsv,lowerb=lower_hsv,upperb=upper_hsv) #调节图像颜色信息(H)、饱和度(S)、亮度(V)区间,选择绿色区域
cv.imshow("video",frame)
cv.imshow("mask",mask)
c = cv.waitKey(40)
if c == 27: #按键Esc的ASCII码为27
break;
#色彩空间的转换
def color_space_demo(image):
gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #RGB转换为GRAY #这里的生成的gray图是单通道的
cv.imshow("gray",gray)
hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) #RGB转换为HSV
cv.imshow("hsv", hsv)
yuv=cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2YUV)
cv.imshow(" yuv", yuv)
src=cv.imread('F:/Desktop/image/a.JPG')
#color_space_demo(src)
#extrace_object_demo()
#通道分离
b, g, r = cv.split(src)
cv.imshow("blue", b)
cv.imshow("green", g)
cv.imshow("red", r)
#最后一个通道设为0
src[:, :, 2] = 0
cv.imshow("changed image", src)
#通道合并
cv.merge([b, g, r])
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()