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python opencv 检测特定颜色

2016-08-28 16:54 946 查看

15-python opencv 检测特定颜色

15-python opencv 检测特定颜色
概述

实现过程
定义视频对象

设置HSV中蓝色、天蓝色范围

获取视频帧并转成HSV格式

获取mask

图像按位操作

源代码

运行结果

参考

概述

本节实现的是使用OpenCV里自带的函数,检测出视频里图像中的蓝色和天蓝色、青色,比如我的手机背景、我衣服上的蓝色格子,墙砖的蓝色和学生证照片上的蓝色背景。

设置“蓝色”HSV范围

BGR转HSV

捕获摄像头视频

获取蓝色部分mask

图像按位与操作

显示蓝色部分图像

实现过程

定义视频对象

视频对象用于捕获摄像头视频流。

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)


设置HSV中蓝色、天蓝色范围

这里主要参考了这个博客,我设置的颜色范围如下。

# set blue thresh
lower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])


获取视频帧并转成HSV格式

利用cvtColor()将BGR格式转成HSV格式,参数为cv2.COLOR_BGR2HSV。

# get a frame and show
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('Capture', frame)
# change to hsv model
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)


获取mask

利用inRange()函数和HSV模型中蓝色范围的上下界获取mask,mask中原视频中的蓝色部分会被弄成白色,其他部分黑色。

# get mask
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
cv2.imshow('Mask', mask)


图像按位操作

将mask于原视频帧进行按位与操作,则会把mask中的白色用真实的图像替换:

# detect blue
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
cv2.imshow('Result', res)


源代码

程序的源代码如下:

# created by Huang Lu
# 28/08/2016 14:46:31
# Department of EE, Tsinghua Univ.

import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)

# set blue thresh lower_blue=np.array([78,43,46]) upper_blue=np.array([110,255,255])

while(1):
# get a frame and show
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('Capture', frame)

# change to hsv model
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# get mask mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) cv2.imshow('Mask', mask)

# detect blue res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cv2.imshow('Result', res)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()


也可以参考我的GitHub上的,点击这里

运行结果

在命令行进入该源程序所在目录后,运行
python main.py
后即可显示结果。显示结果如下:



可以发现,我的手机背景、我衣服上的蓝色格子,墙砖的蓝色和学生证照片上的蓝色背景都被正确的识别出来了,但是还存在一些噪声,有待进一步改进。

参考

http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776

OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf

https://github.com/hlthu/Python/tree/master/Python_OpenCV/Color_Track/

https://hlthu.github.io/opencv/2016/06/16/python-opencv-e.html
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