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opencv 颜色空间转换
颜色空间转换,如BGR↔Gray,BGR↔HSV等
追踪视频中特定颜色的物体
OpenCV函数:cv2.cvtColor(),cv2.inRange()
cv2.cvtColor()函数用来进行颜色空间转换,常用BGR↔Gray,BGR↔HSV
inRange():介于lower/upper之间的为白色,其余黑色
https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776(HSV)
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OpenCV函数:cv2.cvtColor(),cv2.inRange()
cv2.cvtColor()函数用来进行颜色空间转换,常用BGR↔Gray,BGR↔HSV
inRange():介于lower/upper之间的为白色,其余黑色
https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776(HSV)
# -*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image from PIL import ImageFilter from PIL import ImageFont from PIL import ImageDraw import numpy as np from PIL import Image import cv2 def main(): # 颜色空间转换 img = cv2.imread("learn.jpg") # 转换为灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #参数2是转换模式,COLOR_BGR2GRAY表示BGR→Gray, # cv2.imshow('img', img) # cv2.imshow('gray', img_gray), cv2.waitKey(0) # 黄色的范围,不同光照条件下不一样,可灵活调整 # HSV(Hue, Saturation, Value) # 色调(H),饱和度(S),明度(V)。 lower_blue = np.array([26, 43, 46]) upper_blue = np.array([34, 255, 255]) # 2.从BGR转换到HSV hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # cv2.imshow('hsv', hsv) # cv2.waitKey(0) # 3.inRange():介于lower/upper之间的为白色,其余黑色 #函数可实现二值化功能(这点类似threshold()函数),更关键的是可以同时针对多通道进行操作,使用起来非常方便 mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # cv2.imshow('mask', mask) # cv2.waitKey(0) # 4.只保留原图中黄色部分 # 图像位与操作,maskmask就是中是黑色部分不进行位与操作并保持为黑色 res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) cv2.imshow('res', res) cv2.imshow('mask', mask) cv2.waitKey(0) if __name__ == '__main__': main()
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