OpenCV-画像処理 - 色空間変換（追尾対象）

色空間変換

　　一般的な変換方法：BGR < - > RGB、BGR < - > グレー とBGR < - > HSV

　　関数：cv2.cvtColor（input_image 、フラグ）前記フラグは変換タイプです。

　　コード：

1つの インポートCV2
 2  インポートAS NP numpyの
 。3  
。4 IMG = cv2.imread（' ../image/min.jpg ' ）
 。5  
。6  ＃BGRは、RGBマトリックスに変換
7 IMG = cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2RGB）
 。8  
。9  ＃BGR GRAYは、マトリックスに変換
10 IMG = cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2GRAY）
 。11  
12である ＃BGRは、HSV行列に変換
13は、 IMG = cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2HSV）

コードの表示

　　注：でOpenCVのHSVの形式、H （色/ 色度）の範囲にある[0 、 179] 、 Sの範囲（飽和）、[0 、 255] 、 V （明度）の範囲[0 、 255] 。しかし、このソフトウェアは、異なる値が異なる場合があります使用しています。一般的な範囲：360°、S 0〜100％のH 0は、Vは0〜255です。

単純なオブジェクトの追跡

　　HSVモードで画像を使用して、特定の色のオブジェクトの抽出（HSV色空間は、BGRの色空間よりも容易に特定の色を表します。）

1つの インポートNP AS numpyの
 2  インポートCV2
 3。 
4。  ＃キャプチャカメラ
5。 CAP = cv2.VideoCapture（0）
 6。 
7。 一方、（1。 ）
 。8  
。9      ＃は、各フレームを取得
10      RET、フレーム= cap.readを（）
 。11  
12は、     ＃1 変換HSV空間に
13である      HSV = cv2.cvtColor（フレーム、cv2.COLOR_BGR2HSV）
 14  
15      ＃組しきい値ブルー
16      lower_blue np.array =（[110、50、50 ]）
 。17      upper_blue np.array =（[130、 255、255 ]）
 18 
19      ＃閾値による建設マスク（255個のピクセルに設定された閾値以内、それ以外の場合は0）
20は、      マスク= cv2.inRange（HSV、lower_blue、upper_blue）
 21である 
22れる      RES = cv2.bitwise_and（フレーム、フレーム、マスク= マスク）
 23であります 
24      cv2.imshow（' フレーム' 、フレーム）
 25      cv2.imshow（' マスク' 、マスク）
 26が      cv2.imshow（' RES ' 、RES）
 27      K = cv2.waitKey（5）＆0xFFで
 28      IFのK == 27 ：
 29          BREAK 
30  
31 cv2.destroyAllWindows（）

OpenCV-画像処理 - 色空間変換（追尾対象）

おすすめ