4.1 更换颜色空间

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2023-12-01

目标

在这一教程中，你将会学到如何将图像从一个颜色空间变换到另外一个，像 BGR $\leftrightarrow$ Gray, BGR $\leftrightarrow$ HSV 等等。
另外，我们还将编写一个程序来从一段视频中提取出一个有颜色的物体。
你会学到这些函数：cv2.cvtColor()、cv2.inRange() 等等。

更换颜色空间

OpenCV 中有 150 多种颜色空间转换方法。但是我们只会详细研究最广泛使用的两个，BGR $\leftrightarrow$ Gray和BGR $\leftrightarrow$ HSV。

要颜色转换，我们可以使用函数 cv2.cvtColor(input_image,flag)，其中 flag 确定了转换的类型。

对于 BGR $\rightarrow$Gray 转换，我们使用 flag cv2.COLOR_BGR2GRAY。同样对于 BGR$\rightarrow$HSV，我们使用 flag cv2.COLOR_BGR2HSV。要获得其他flag，只需在 Python 控制台中运行以下命令：

>> import cv2
>> flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
>> print( flags )

对于 HSV，色调范围是 [0,179]，饱和度范围是 [0,255]，色值范围是 [0,255]。

不同的软件使用不同的比例。因此，如果你正在将OpenCV得到的值和它们的值比较，你需要规范化这些范围。

物体追踪

现在我们知道如何将BGR图像转换为HSV了，我们可以使用这个方法来提取一个有色物体。在HSV颜色空间中，表现颜色比在BGR颜色空间中更容易。在我们的应用程序中，我们将尝试提取一个蓝色的对象。下面是方法：

得到视频的每一帧
从BGR转换到HSV色彩空间
我们将HSV图像限定为（一定范围内的）蓝色
现在单独提取蓝色的对象，我们可以对任何我们想要的图像这样做。

下面是有详细注释的代码：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    # 获取每一帧
    _, frame = cap.read()
    # BGR转HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 在HSV空间中定义蓝色
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255]) 
    # 从HSV图片中截取出蓝色
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # 将原图像和mask进行按位与
    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)
    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

图像中有一些噪音。我们将在后面的章节中看到如何移除它们。

这是对象跟踪中最简单的方法。一旦你学习了如何找到轮廓，你可以做很多事情，如找到这个对象的质心，并使用它来跟踪对象，在相机前面移动你的手来绘制图表等，还有许多其他有趣的东西可以做。

如何找到要跟踪的 HSV 值？

这是 stackoverflow.com 上的常见问题。这非常简单，你可以使用相同的函数 cv2.cvtColor()。您只需传递您想要的BGR值，而不是传递图像。例如，要查找Green的HSV值，试试看在 Python 控制台中执行以下命令：

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])
>>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
>>> print( hsv_green ) # [[[ 60 255 255]]]

现在分别取 [H-10,100,100] 和 [H + 10,255,255] 作为下限和上限。除了这种方法以外，你可以使用任何图像编辑工具，如GIMP或任何在线转换器来找到这些值，但不要忘记调整HSV范围。

练习

尝试找到一种方法来提取多个有色物体，例如，同时提取红色，蓝色，绿色物体。