python opencv入门 颜色空间转换（9）

内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理

目标

学习如何将RGB转换为灰度图，或者RGB转换为HSV

写个程序从一副图像获取某个固定颜色的物体

学习函数cv2.cvtColor()，cv2.inRange()

转换颜色空间

在opencv中有超过150种颜色空间转换方法（震惊-_-）

但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSV

使用函数cv2.cvtColor(input_image ，flag)，flag是转换类型

BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY

BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV

使用如下命令可以得到可以使用的flags

import cv2
import numpy as np

flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]

print(flags)

['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 'COLOR_BGR2HSV_FULL', 'COLOR_BGR2LAB', 'COLOR_BGR2LUV', 'COLOR_BGR2Lab', 'COLOR_BGR2Luv', 'COLOR_BGR2RGB', 'COLOR_BGR2RGBA', 'COLOR_BGR2XYZ', 'COLOR_BGR2YCR_CB', 'COLOR_BGR2YCrCb', 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'COLOR_YUV2RGB_YUYV', 'COLOR_YUV2RGB_YV12', 'COLOR_YUV2RGB_YVYU', 'COLOR_YUV420P2BGR', 'COLOR_YUV420P2BGRA', 'COLOR_YUV420P2GRAY', 'COLOR_YUV420P2RGB', 'COLOR_YUV420P2RGBA', 'COLOR_YUV420SP2BGR', 'COLOR_YUV420SP2BGRA', 'COLOR_YUV420SP2GRAY', 'COLOR_YUV420SP2RGB', 'COLOR_YUV420SP2RGBA', 'COLOR_YUV420p2BGR', 'COLOR_YUV420p2BGRA', 'COLOR_YUV420p2GRAY', 'COLOR_YUV420p2RGB', 'COLOR_YUV420p2RGBA', 'COLOR_YUV420sp2BGR', 'COLOR_YUV420sp2BGRA', 'COLOR_YUV420sp2GRAY', 'COLOR_YUV420sp2RGB', 'COLOR_YUV420sp2RGBA', 'COLOR_mRGBA2RGBA']

注意：

HSV空间中，H表示色彩/色度，取值范围 [0，179]，S表示饱和度，取值范围 [0，255]，V表示亮度，取值范围 [0，255]。但是不同的软件使用值不同

跟踪物体

HSV空间比在BGR空间中更容易表示一个特定的颜色。现在要提取蓝色物体

步骤如下

从视频提取每一帧

将图像转换为HSV空间

设置HSV阈值到蓝色范围

获取蓝色物体，可以对物体操作，比如画圈

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

while(1):
ret,frame=cap.read()#读取视频帧
hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV空间

lower_blue=np.array([110,50,50])#设定蓝色的阈值
upper_blue=np.array([130,255,255])

mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)#设定取值范围
res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)#对原图像处理

cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('res',res)
k=cv2.waitKey(5)&0xFF
if k==27:
break
cv2.destroyAllWindows()

其中cv2.inRange函数设定取值范围

文档介绍如下

cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst

src – first input array. 输入矩阵（图像）

lowerb – inclusive lower boundary array or a scalar.阈值下限

upperb – inclusive upper boundary array or a scalar.阈值上限

dst – output array of the same size as src and CV_8U type.输出和src相同的矩阵

对于通道的处理



图像当中有噪音，后面介绍去除噪音的处理

如何找到要跟踪对象的HSV值

可以使用这个函数 cv2.cvtColor()，但是需要输入的参数是BGR值，而不是一副图片。例如，要找到绿色的HSV值

import cv2
import numpy as np

green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

print(hsv_green)

结果

[[[ 60 255 255]]]

现在可以使用 [H-10, 100,100] 和 [H+10, 255, 255] 做阈值上下限。也可以使用其他图像处理软件来转换

练习

同时提取红绿蓝三个不同颜色的物体

原图

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread("3.jpg")

hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV空间

lower_blue=np.array([110,100,100])#blue
upper_blue=np.array([130,255,255])

lower_green=np.array([60,100,100])#green
upper_green=np.array([70,255,255])

lower_red=np.array([0,100,100])#red
upper_red=np.array([10,255,255])

red_mask=cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)#取红色
blue_mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)#蓝色
green_mask=cv2.inRange(hsv,lower_green,upper_green)#绿色

red=cv2.bitwise_and(img,img,mask=red_mask)#对原图像处理
green=cv2.bitwise_and(img,img,mask=green_mask)
blue=cv2.bitwise_and(img,img,mask=blue_mask)

res=green+red+blue

cv2.imshow('img',res)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

处理后