OpenCV HSV物体跟踪

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-10-03 08:56 14阅读 0赞

我们可以利用BGR  转换到  HSV来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV  颜色空间中要比在  BGR  空间 中更容易表示一个特定颜色。在我们的程序中，我们要提取的是一个蓝色的物 体。下面就是就是我们要做的几步：

1.从视频中获取每一帧图像  将图像转换到 HSV  空间

2.设置  HSV  阈值到蓝色范围。

3.获取蓝色物体，当然我们还可以做其他任何我们想做的事，比如：在蓝色 物体周围画一个圈。

下面就是我们的代码：

import cv2
    import numpy as np
    cap=cv2.VideoCapture(0)
    while(1):
    # 获取每一帧
    ret,frame=cap.read()
    # 转换到 HSV
    hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 设定蓝色的阈值
    lower_blue=np.array([110,50,50])
    upper_blue=np.array([130,255,255])
    # 根据阈值构建掩模
    mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
    # 对原图像和掩模进行位运算
    res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
    # 显示图像
    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k=cv2.waitKey(5)&0xFF
    if k==27:
    break
    # 关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()

![2021062215335674.png][]、

**找到**  **HSV**  **值**

函数  **cv2.cvtColor()** ，传入的参数是BGR  值。例如，我们要找到绿色的  HSV  值，我们只需在终 端输入以下命令：

import cv2
    import numpy as np
    
    green=np.uint8([[[0,255,0]]])
    hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    print(hsv_green)

\[\[\[ 60 255 255 \]\]\]

现在你可以分别用  \[H-100 ， 100 ， 100\]  和  \[H+100 ， 255 ， 255\]  做上下阈值。

[2021062215335674.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2021062215335674.png

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