利用openCV+python进行HSV颜色识别，并结合滑动条动态改变目标颜色

2024-06-13 14:46| 来源: 网络整理| 查看: 265

HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。

在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。

图片来自：https://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/51506776

函数学习

1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb)

作用：

官方解释就是检查数组元素是否位于另外两个数组的元素之间，简言之就是找出指定范围内的颜色，并返回一个二值图像，指定范围内的图像显示为白色，相反为黑色。(注：cv2.inRange()函数对应的颜色空间为HSV)

参数：

src:输入图像lowerb:颜色范围下边界（lower boundary）upperb:颜色范围上边界（upper boundary）

e.g.

import cv2 import numpy as np #载入原图 img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png') #转变为HSV颜色空间 img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV) #返回黄色区域的二值图像 img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255)) cv2.imshow('img_original',img_original) cv2.imshow('img_target',img_target) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

程序输出如下：

2. cv2.bitwise_and(src1,src2[,mask])

作用：

将图像1和图像2进行按位与操作（bitwise:按位）

参数：

src1:输入图像1src2:输入图像2mask:可选参数，掩模（可以理解为一个窗口，作用为实现指定区域内的图像操作）

e.g.

import cv2 import numpy as np #载入原图 img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png') #转变为HSV颜色空间 img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV) #返回黄色区域的二值图像 img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255)) ##输入图像与输入图像在掩模条件下按位与，得到掩模范围内的原图像 img_specifiedColor=cv2.bitwise_and(img_original,img_original,mask=img_yellow) cv2.imshow('img_yellow',img_specifiedColor) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

程序输出如下：

下面通过一个具体的案例实现图像内黄色信息的识别，并加入滑动条的功能，可以让用户更直观地体验HSV颜色空间。

import cv2 import numpy as np #定义窗口名称 winName='Colors of the rainbow' #定义滑动条回调函数，此处pass用作占位语句保持程序结构的完整性 def nothing(x): pass img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png') #颜色空间的转换 img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV) #新建窗口 cv2.namedWindow(winName) #新建6个滑动条，表示颜色范围的上下边界，这里滑动条的初始化位置即为黄色的颜色范围 cv2.createTrackbar('LowerbH',winName,27,255,nothing) cv2.createTrackbar('LowerbS',winName,160,255,nothing) cv2.createTrackbar('LowerbV',winName,215,255,nothing) cv2.createTrackbar('UpperbH',winName,83,255,nothing) cv2.createTrackbar('UpperbS',winName,255,255,nothing) cv2.createTrackbar('UpperbV',winName,255,255,nothing) while(1): #函数cv2.getTrackbarPos()范围当前滑块对应的值 lowerbH=cv2.getTrackbarPos('LowerbH',winName) lowerbS=cv2.getTrackbarPos('LowerbS',winName) lowerbV=cv2.getTrackbarPos('LowerbV',winName) upperbH=cv2.getTrackbarPos('UpperbH',winName) upperbS=cv2.getTrackbarPos('UpperbS',winName) upperbV=cv2.getTrackbarPos('UpperbV',winName) #得到目标颜色的二值图像，用作cv2.bitwise_and()的掩模 img_target=cv2.inRange(img_original,(lowerbH,lowerbS,lowerbV),(upperbH,upperbS,upperbV)) #输入图像与输入图像在掩模条件下按位与，得到掩模范围内的原图像 img_specifiedColor=cv2.bitwise_and(img_original,img_original,mask=img_target) cv2.imshow(winName,img_specifiedColor) if cv2.waitKey(1)==ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()

GIF效果如下：

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