A.色空間変換
1.cv2.cvtColor（input_img、フラグ）
パラメータ1は、画像を変換することです
cv2.COLOR_BGR2HSV（RGB-> HSV）cv2.COLOR_BGR2GRAY（RGB->グレースケール）、共通：2変換パラメータ種類などであります
インポートCV2の インポートのNPとしてnumpyの IMG = cv2.imread（' timg5.jpg ' ） IMG1 = cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2GRAY） IMG2 = cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2HSV） cv2.namedWindow（' IMG ' 、 cv2.WINDOW_NORMAL） cv2.namedWindow（' グレー' 、cv2.WINDOW_NORMAL） cv2.namedWindow（' HSV ' 、cv2.WINDOW_NORMAL） cv2.imshow（" IMG " 、IMG） cv2.imshow（' グレー' 、IMG1） cv2.imshow（' HSV ' 、IMG2） cv2.waitKey（0）
レンダリング：
オリジナルのグレースケールHSVマップ
2.cv2.inRange（SRC、lowerb、upperb、DST =なし）値化
SRC：入力画像は、画像が単一チャネル灰色であってもよいし、チャネル3は、カラー画像とすることができる
画素値の範囲の上限：lowerb
upperb上部範囲の画素値
説明：シングルグレー画像、画素値は以下とupperb lowerb上にあります3チャンネルカラー画像、各チャネル、upperb lowerbを比較し、次いで同様にピクセル値を修正する;部分255の間の値が〜lower_red upper_redなり、0になります
インポートCV2の インポートのNPとしてnumpyの IMG = cv2.imread（' timg5.jpg ' ） IMG2 = cv2.cvtColor（IMG、cv2.COLOR_BGR2HSV） cv2.namedWindow（' HSV ' 、cv2.WINDOW_NORMAL） cv2.namedWindow（' HSV-1 ' 、 cv2.WINDOW_NORMAL） cv2.namedWindow（' HSV2 ' 、cv2.WINDOW_NORMAL） lower_blue = np.array（[90、50、50 ]） upper_blue = np.array（[130、255、255 ]） マスク = cv2.inRange（ IMG2、lower_blue、upper_blue）＃二值化 解像度= cv2.bitwise_and（IMG2、IMG2、マスク= マスク）＃按位与 cv2.imshow（' HSV ' 、IMG2） cv2.imshow（' HSV-1 ' 、マスク） cv2.imshow（' HSV2 ' 、RES） cv2.waitKey （0）
3.cv2.bitwise_and（SRC1、SRC2、DST =なし、マスク=なし）
あなたはマスクパラメータのSRC1＆SRC2が返され、マスクパラメータが存在する場合、src1とsrc2の＆＆マスクリターンの不在を呼び出すと
SRC1：入力画像1。
SRC2：入力画像2、SRC1とSRC2は、グレースケール画像であってもよく、同一または異なることができ、カラー画像であってもよいです
DST：パラメータがある場合：SRC1とSRC2＆SRC2＆マスクまたはSRCLの
マスク：8ビットグレースケール画像は、単一チャネル行列とすることができるとすることができる、典型的には2値化された画像
