OpenCV---色彩空间(二)HSV追踪颜色对象和通道分离与合并
一:HSV追踪有颜色对象
def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) #lowerb是上面每个颜色分段的最小值,upperb是上面每个颜色分段的最大值,都是列表类型
(一)捕获视频中的红色
import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object(): capture = cv.VideoCapture("./1.mp4") while True: ret,frame = capture.read() #frame是每一帧图像,ret是返回值,为0是表示图像读取完毕 if ret == False: break hsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv = np.array([0,43,46]) upper_hsv = np.array([10,255,255]) mask = cv.inRange(hsv,lower_hsv,upper_hsv) cv.imshow("video",frame) cv.imshow("mask", mask) c = cv.waitKey(40) if c == 27: break extrace_object(src)
二:通道分离与合并
(一)通道分离
src = cv.imread("./6.jpg") #读取图片
cv.namedWindow("RGB",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("RGB",src) #通过名字将图像和窗口联系
b,g,r = cv.split(src) #通道分离为r,g,b三个
cv.imshow("B",b)
cv.imshow("G",g)
cv.imshow("R",r)
(二)修改某一通道(b,g,r)
src[:,:,0]=0 #b变为0黑
cv.imshow("change image0",src)
src[:,:,1]=0 #g变为黑
cv.imshow("change image1",src)
src[:,:,2]=0 #r变为黑
cv.imshow("change image2",src)
(三)合并通道
src2 = cv.merge([b,g,r]) cv.imshow("meger image",src2)