這篇文章是我看《opencv-python-tutorial-中文版》的筆記
思路是掩膜+位運算
#物體跟蹤
#將影象轉換到hsv空間
#設定hsv閾值到藍色範圍
#獲取藍色物體k=0
cap=cv2.videocapture(0)
while(1
):ret,frame=cap.read(
) hsv=cv2.cvtcolor(frame,cv2.color_bgr2hsv)
#設定藍色閾值
lower_blue=np.array([0
,52,50
])upper_blue=np.array(
[200
,255
,255])
#根據閾值構建掩模
mask=cv2.inrange(hsv,lower_blue,upper_blue)
#高過一定值變成0,去除閾值以外的部分
#對影象和掩模進行位運算
res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
cv2.imshow(
'frame'
,frame)
cv2.imshow(
'mask'
,mask)
cv2.imshow(
'res'
,res)
k==cv2.waitkey(1)
if k==27:
break
cv2.destroyallwindows(
)
#找到跟蹤物件的hsv值
#cv2.cvtcolor(bgr值,cv2.color_bgr2hsv)
green=np.uint8([[
[0,255,0
]]])
#一定要三個,對應cvarray,cvmat,iplimage
hsv_green=cv2.cvtcolor(green,cv2.color_bgr2hsv)
print
(hsv_green)
#閾值上下浮動100（？）
opencv 顏色物體識別跟蹤
hsv顏色空間與人眼較為接近，一般以hsv為顏色檢測和識別 h 色調 紅 綠 藍 s 飽和度 顏色深淺 v 亮度 顏色亮暗 opencv h範圍 0 180 s 0 255 v 0 255 hsv二值化處理的函式cv exports w void inrange inputarray src,inp...
opencv 轉換顏色空間 目標跟蹤
轉換顏色空間 import cv2 import numpy as np flags i for i in dir cv2 if i.startswith color print flags cap cv2.videocapture 0 while 1 ret,frame cap.read fram...
opencv 顏色空間轉化並實現物體跟蹤
一 影象處理的基本操作 因為這是第一篇寫opencv的筆記，故先講講在python下寫opencv的基本操作。總共總結了三點如下 開頭一定要加編碼宣告 coding utf 8 python下記得引入opencv模組 import cv2 要知道如何讀取並展示,如下 coding utf 8 imp...