内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理

目标

学习如何将RGB转换为灰度图，或者RGB转换为HSV
写个程序从一副图像获取某个固定颜色的物体
学习函数cv2.cvtColor()，cv2.inRange()

转换颜色空间

在opencv中有超过150种颜色空间转换方法（震惊-_-）
但是经常用的只有BGR-灰度图和BGR-HSV

使用函数cv2.cvtColor(input_image ，flag)，flag是转换类型

BGR和灰度图的转换使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY
BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV

使用如下命令可以得到可以使用的flags

import cv2
import numpy as np

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

print(flags)


['COLOR_BAYER_BG2BGR', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_BG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_BG2GRAY', 'COLOR_BAYER_BG2RGB', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_BG2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2BGR', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GB2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GB2GRAY', 'COLOR_BAYER_GB2RGB', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GB2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2BGR', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_GR2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_GR2GRAY', 'COLOR_BAYER_GR2RGB', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_GR2RGB_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2BGR', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_EA', 'COLOR_BAYER_RG2BGR_VNG', 'COLOR_BAYER_RG2GRAY', 'COLOR_BAYER_RG2RGB', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_EA', 'COLOR_BAYER_RG2RGB_VNG', 'COLOR_BGR2BGR555', 'COLOR_BGR2BGR565', 'COLOR_BGR2BGRA', 'COLOR_BGR2GRAY', 'COLOR_BGR2HLS', 'COLOR_BGR2HLS_FULL', 'COLOR_BGR2HSV', 'COLOR_BGR2HSV_FULL', 'COLOR_BGR2LAB', 'COLOR_BGR2LUV', 'COLOR_BGR2Lab', 'COLOR_BGR2Luv', 'COLOR_BGR2RGB', 'COLOR_BGR2RGBA', 'COLOR_BGR2XYZ', 'COLOR_BGR2YCR_CB', 'COLOR_BGR2YCrCb', 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'COLOR_BayerRG2BGR_EA', 'COLOR_BayerRG2BGR_VNG', 'COLOR_BayerRG2GRAY', 'COLOR_BayerRG2RGB', 'COLOR_BayerRG2RGB_EA', 'COLOR_BayerRG2RGB_VNG', 'COLOR_COLORCVT_MAX', 'COLOR_GRAY2BGR', 'COLOR_GRAY2BGR555', 'COLOR_GRAY2BGR565', 'COLOR_GRAY2BGRA', 'COLOR_GRAY2RGB', 'COLOR_GRAY2RGBA', 'COLOR_HLS2BGR', 'COLOR_HLS2BGR_FULL', 'COLOR_HLS2RGB', 'COLOR_HLS2RGB_FULL', 'COLOR_HSV2BGR', 'COLOR_HSV2BGR_FULL', 'COLOR_HSV2RGB', 'COLOR_HSV2RGB_FULL', 'COLOR_LAB2BGR', 'COLOR_LAB2LBGR', 'COLOR_LAB2LRGB', 'COLOR_LAB2RGB', 'COLOR_LBGR2LAB', 'COLOR_LBGR2LUV', 'COLOR_LBGR2Lab', 'COLOR_LBGR2Luv', 'COLOR_LRGB2LAB', 'COLOR_LRGB2LUV', 'COLOR_LRGB2Lab', 'COLOR_LRGB2Luv', 'COLOR_LUV2BGR', 'COLOR_LUV2LBGR', 'COLOR_LUV2LRGB', 'COLOR_LUV2RGB', 'COLOR_Lab2BGR', 'COLOR_Lab2LBGR', 'COLOR_Lab2LRGB', 'COLOR_Lab2RGB', 'COLOR_Luv2BGR', 'COLOR_Luv2LBGR', 'COLOR_Luv2LRGB', 'COLOR_Luv2RGB', 'COLOR_M_RGBA2RGBA', 'COLOR_RGB2BGR', 'COLOR_RGB2BGR555', 'COLOR_RGB2BGR565', 'COLOR_RGB2BGRA', 'COLOR_RGB2GRAY', 'COLOR_RGB2HLS', 'COLOR_RGB2HLS_FULL', 'COLOR_RGB2HSV', 'COLOR_RGB2HSV_FULL', 'COLOR_RGB2LAB', 'COLOR_RGB2LUV', 'COLOR_RGB2Lab', 'COLOR_RGB2Luv', 'COLOR_RGB2RGBA', 'COLOR_RGB2XYZ', 'COLOR_RGB2YCR_CB', 'COLOR_RGB2YCrCb', 'COLOR_RGB2YUV', 'COLOR_RGB2YUV_I420', 'COLOR_RGB2YUV_IYUV', 'COLOR_RGB2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2BGR', 'COLOR_RGBA2BGR555', 'COLOR_RGBA2BGR565', 'COLOR_RGBA2BGRA', 'COLOR_RGBA2GRAY', 'COLOR_RGBA2M_RGBA', 'COLOR_RGBA2RGB', 'COLOR_RGBA2YUV_I420', 'COLOR_RGBA2YUV_IYUV', 'COLOR_RGBA2YUV_YV12', 'COLOR_RGBA2mRGBA', 'COLOR_XYZ2BGR', 'COLOR_XYZ2RGB', 'COLOR_YCR_CB2BGR', 'COLOR_YCR_CB2RGB', 'COLOR_YCrCb2BGR', 'COLOR_YCrCb2RGB', 'COLOR_YUV2BGR', 'COLOR_YUV2BGRA_I420', 'COLOR_YUV2BGRA_IYUV', 'COLOR_YUV2BGRA_NV12', 'COLOR_YUV2BGRA_NV21', 'COLOR_YUV2BGRA_UYNV', 'COLOR_YUV2BGRA_UYVY', 'COLOR_YUV2BGRA_Y422', 'COLOR_YUV2BGRA_YUNV', 'COLOR_YUV2BGRA_YUY2', 'COLOR_YUV2BGRA_YUYV', 'COLOR_YUV2BGRA_YV12', 'COLOR_YUV2BGRA_YVYU', 'COLOR_YUV2BGR_I420', 'COLOR_YUV2BGR_IYUV', 'COLOR_YUV2BGR_NV12', 'COLOR_YUV2BGR_NV21', 'COLOR_YUV2BGR_UYNV', 'COLOR_YUV2BGR_UYVY', 'COLOR_YUV2BGR_Y422', 'COLOR_YUV2BGR_YUNV', 'COLOR_YUV2BGR_YUY2', 'COLOR_YUV2BGR_YUYV', 'COLOR_YUV2BGR_YV12', 'COLOR_YUV2BGR_YVYU', 'COLOR_YUV2GRAY_420', 'COLOR_YUV2GRAY_I420', 'COLOR_YUV2GRAY_IYUV', 'COLOR_YUV2GRAY_NV12', 'COLOR_YUV2GRAY_NV21', 'COLOR_YUV2GRAY_UYNV', 'COLOR_YUV2GRAY_UYVY', 'COLOR_YUV2GRAY_Y422', 'COLOR_YUV2GRAY_YUNV', 'COLOR_YUV2GRAY_YUY2', 'COLOR_YUV2GRAY_YUYV', 'COLOR_YUV2GRAY_YV12', 'COLOR_YUV2GRAY_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB', 'COLOR_YUV2RGBA_I420', 'COLOR_YUV2RGBA_IYUV', 'COLOR_YUV2RGBA_NV12', 'COLOR_YUV2RGBA_NV21', 'COLOR_YUV2RGBA_UYNV', 'COLOR_YUV2RGBA_UYVY', 'COLOR_YUV2RGBA_Y422', 'COLOR_YUV2RGBA_YUNV', 'COLOR_YUV2RGBA_YUY2', 'COLOR_YUV2RGBA_YUYV', 'COLOR_YUV2RGBA_YV12', 'COLOR_YUV2RGBA_YVYU', 'COLOR_YUV2RGB_I420', 'COLOR_YUV2RGB_IYUV', 'COLOR_YUV2RGB_NV12', 'COLOR_YUV2RGB_NV21', 'COLOR_YUV2RGB_UYNV', 'COLOR_YUV2RGB_UYVY', 'COLOR_YUV2RGB_Y422', 'COLOR_YUV2RGB_YUNV', 'COLOR_YUV2RGB_YUY2', 'COLOR_YUV2RGB_YUYV', 'COLOR_YUV2RGB_YV12', 'COLOR_YUV2RGB_YVYU', 'COLOR_YUV420P2BGR', 'COLOR_YUV420P2BGRA', 'COLOR_YUV420P2GRAY', 'COLOR_YUV420P2RGB', 'COLOR_YUV420P2RGBA', 'COLOR_YUV420SP2BGR', 'COLOR_YUV420SP2BGRA', 'COLOR_YUV420SP2GRAY', 'COLOR_YUV420SP2RGB', 'COLOR_YUV420SP2RGBA', 'COLOR_YUV420p2BGR', 'COLOR_YUV420p2BGRA', 'COLOR_YUV420p2GRAY', 'COLOR_YUV420p2RGB', 'COLOR_YUV420p2RGBA', 'COLOR_YUV420sp2BGR', 'COLOR_YUV420sp2BGRA', 'COLOR_YUV420sp2GRAY', 'COLOR_YUV420sp2RGB', 'COLOR_YUV420sp2RGBA', 'COLOR_mRGBA2RGBA']
1
注意：
HSV空间中，H表示色彩/色度，取值范围 [0，179]，S表示饱和度，取值范围 [0，255]，V表示亮度，取值范围 [0，255]。但是不同的软件使用值不同

跟踪物体

HSV空间比在BGR空间中更容易表示一个特定的颜色。现在要提取蓝色物体
步骤如下

从视频提取每一帧
将图像转换为HSV空间
设置HSV阈值到蓝色范围
获取蓝色物体，可以对物体操作，比如画圈
import cv2
import numpy as np
cap=cv2.VideoCapture(0)

while(1):
    ret,frame=cap.read()#读取视频帧
    hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV空间

    lower_blue=np.array([110,50,50])#设定蓝色的阈值
    upper_blue=np.array([130,255,255])

    mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)#设定取值范围
    res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)#对原图像处理

    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k=cv2.waitKey(5)&0xFF
    if k==27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

其中cv2.inRange函数设定取值范围
文档介绍如下
cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst

src – first input array. 输入矩阵（图像）
lowerb – inclusive lower boundary array or a scalar.阈值下限
upperb – inclusive upper boundary array or a scalar.阈值上限
dst – output array of the same size as src and CV_8U type.输出和src相同的矩阵
对于通道的处理

• 
  
  

图像当中有噪音，后面介绍去除噪音的处理

如何找到要跟踪对象的HSV值
可以使用这个函数 cv2.cvtColor()，但是需要输入的参数是BGR值，而不是一副图片。例如，要找到绿色的HSV值

import cv2

import numpy as np

green = np.uint8([[[0,255,0 ]]])

hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)

print(hsv_green)

结果
[[[ 60 255 255]]]

现在可以使用 [H-10, 100,100] 和 [H+10, 255, 255] 做阈值上下限。也可以使用其他图像处理软件来转换

练习
同时提取红绿蓝三个不同颜色的物体

原图

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread("3.jpg")

hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#HSV空间

lower_blue=np.array([110,100,100])#blue

upper_blue=np.array([130,255,255])

lower_green=np.array([60,100,100])#green

upper_green=np.array([70,255,255])

lower_red=np.array([0,100,100])#red

upper_red=np.array([10,255,255])

red_mask=cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red)#取红色

blue_mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)#蓝色

green_mask=cv2.inRange(hsv,lower_green,upper_green)#绿色

red=cv2.bitwise_and(img,img,mask=red_mask)#对原图像处理

green=cv2.bitwise_and(img,img,mask=green_mask)

blue=cv2.bitwise_and(img,img,mask=blue_mask)

res=green+red+blue

cv2.imshow('img',res)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

处理后

奈斯，优秀