python實(shí)現(xiàn)超簡(jiǎn)單的視頻對(duì)象提取功能
視頻對(duì)象提取
與其說(shuō)是視頻對(duì)象提取,不如說(shuō)是視頻顏色提取,因?yàn)槠浔举|(zhì)還是使用了OpenCV的HSV顏色物體檢測(cè)。下面話不多說(shuō)了,來(lái)一起看看詳細(xì)的介紹吧。
HSV介紹
HSV分別代表,色調(diào)(H:hue),飽和度(S:saturation),亮度(V:value),由A. R. Smith在1978年創(chuàng)建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model);
色調(diào)(H:hue):用角度度量,取值范圍為0°~360°,從紅色開始按逆時(shí)針方向計(jì)算,紅色為0°,綠色為120°,藍(lán)色為240°。它們的補(bǔ)色是:黃色為60°,青色為180°,品紅為300°;(OpenCV中H的取值范圍為0~180,8bit存儲(chǔ)時(shí));
飽和度(S:saturation):取值范圍為0~255,值越大,顏色越飽和;
亮度(V:value):取值范圍為0(黑色)~255(白色);
效果展示
實(shí)現(xiàn)思路
如上效果圖所示,我們要做的就是把視頻中的綠色的小豬佩奇識(shí)別出來(lái)即可,下面是的識(shí)別步驟:
- 使用PS取的小豬佩奇顏色的HSB值,相當(dāng)于OpenCV的HSV,不過PS的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCV的HSV是:0~180、0~255、0~255,所以要對(duì)ps的hsv進(jìn)行處理,H/2、SV*255;
- 使用OpenCV位“與運(yùn)算”提取HSV的顏色部分畫面;
- 使用高斯模糊優(yōu)化圖片;
- 圖片展示;
PS中工具欄右側(cè)HSB顯示:
完整代碼
#coding=utf-8 #HSV轉(zhuǎn)換(顏色提取) import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while (1): _, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #在PS里用取色器的HSV psHSV = [112, 89, 52] diff = 40 #上下浮動(dòng)值 #因?yàn)镻S的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCV的HSV是:0~180、0~255、0~255,所以要對(duì)ps的hsv進(jìn)行處理,H/2、SV*255 lowerHSV = [(psHSV[0] - diff) / 2, (psHSV[1] - diff) * 255 / 100, (psHSV[2] - diff) * 255 / 100] upperHSV = [(psHSV[0] + diff) / 2, (psHSV[1] + diff) * 255 / 100, (psHSV[2] + diff) * 255 / 100] mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lowerHSV), np.array(upperHSV)) #使用位“與運(yùn)算”提取顏色部分 res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) #使用高斯模式優(yōu)化圖片 res = cv2.GaussianBlur(res, (5, 5), 1) cv2.imshow('frame', frame) # cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows()
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,如果有疑問大家可以留言交流,謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。
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