3.1. 更改颜色空间¶

3.1.1. 目标¶

在本教程中，您将学习如何将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间，如BGR \(\leftrightarrow\) 灰色，BGR \(\leftrightarrow\) HSV等。

除此之外，我们还将创建一个应用程序来提取视频中的彩色对象

您将学习以下功能： cv2.cvtColor（） ， cv2.范围（） 等。

3.1.2. 更改颜色空间¶

OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。但我们将只调查两个最广泛使用的，BGR \(\leftrightarrow\) 灰色和BGR \(\leftrightarrow\) HSV公司。

对于颜色转换，我们使用函数 cv2.cvtColor(input_image, flag) 在哪里？ flag 确定转换类型。

对于BGR \(\rightarrow\) 灰色转换我们使用标志 cv2.COLOR_BGR2GRAY . 同样适用于BGR \(\rightarrow\) HSV，我们用旗子 cv2.COLOR_BGR2HSV . 要获取其他标志，只需在Python终端中运行以下命令：

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

['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGRA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGBA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGRA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGBA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGRA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGBA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGRA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGBA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 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'COLOR_YUV2RGBA_Y422', 'COLOR_YUV2RGBA_YUNV', 'COLOR_YUV2RGBA_YUY2', 'COLOR_YUV2RGBA_YUYV', 'COLOR_YUV2RGBA_YV12', 'COLOR_YUV2RGBA_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB_I420', 'COLOR_YUV2RGB_IYUV', 'COLOR_YUV2RGB_NV12', 'COLOR_YUV2RGB_NV21', 'COLOR_YUV2RGB_UYNV', 'COLOR_YUV2RGB_UYVY', 'COLOR_YUV2RGB_Y422', 'COLOR_YUV2RGB_YUNV', 'COLOR_YUV2RGB_YUY2', '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

对于HSV，色调范围是 [0179号] ，饱和范围为 [0255年] 值范围是 [0255年] 。不同的软件使用不同的规模。因此，如果要将OpenCV值与它们进行比较，则需要规范化这些范围。

3.1.3. 目标跟踪¶

现在我们知道如何将BGR图像转换成HSV，我们可以用它来提取彩色物体。在HSV中，表示颜色比RGB颜色空间更容易。在我们的应用程序中，我们将尝试提取蓝色对象。下面是方法：

拍摄视频的每一帧

从BGR转换为HSV颜色空间

我们将HSV图像设为蓝色范围的阈值

现在只提取蓝色物体，我们可以在图像上做任何我们想做的事情。

下面是详细注释的代码：

>>> import cv2
>>> cv2.__version__

'4.2.0'

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):

    # Take each frame
    _, frame = cap.read()

    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define range of blue color in HSV
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])

    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # Bitwise-AND mask and original image
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)

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

cv2.destroyAllWindows()

下图显示了蓝色物体的跟踪：

注意

图像中有一些噪音。我们将在后面的章节中看到如何删除它们。

注意

这是目标跟踪中最简单的方法。一旦你学会了轮廓的功能，你就可以做很多事情，比如找到这个物体的质心，然后用它来跟踪这个物体，只需在摄像机前移动你的手就可以画出图表，还有很多有趣的东西。

如何找到要跟踪的HSV值？¶

这是一个常见的问题 stackoverflow.com . 它非常简单，你可以使用相同的功能， \(cv2.cvtColor()\) . 您只需传递所需的BGR值，而不是传递图像。例如，要查找HSV值Green，请在Python终端中尝试以下命令：

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

array([[[ 60, 255, 255]]], dtype=uint8)

现在你拿 [H-10, 100,100] 和 [H+1025555] 分别作为下界和上界。除此方法外，您可以使用任何图像编辑工具（如GIMP或任何联机转换器）来查找这些值，但不要忘记调整HSV范围。

3.1.4. 额外资源¶

3.1.5. 练习¶

尝试找到一种方法来提取多个彩色对象，例如，同时提取红色、蓝色、绿色对象。