Python OpenCV中的圖像處理物體跟蹤效果

更新時間：2023年08月10日 11:34:28 作者：SongYuLong的博客

我們知道怎樣將一幅圖像從 BGR 轉換到 HSV 了,我們可以利用這一點來提取帶有某個特定顏色的物體,這篇文章主要介紹了Python OpenCV中的圖像處理物體跟蹤,需要的朋友可以參考下

Python-OpenCV中的圖像處理-物體跟蹤

物體跟蹤

現(xiàn)在我們知道怎樣將一幅圖像從 BGR 轉換到 HSV 了，我們可以利用這一點來提取帶有某個特定顏色的物體。在 HSV 顏色空間中要比在 BGR 空間中更容易表示一個特定顏色。在我們的程序中，我們要提取的是一個藍色的物體。下面就是就是我們要做的幾步：

• 從視頻中獲取每一幀圖像
• 將圖像轉換到 HSV 空間
• 設置 HSV 閾值到藍色范圍。
• 獲取藍色物體，當然我們還可以做其他任何我們想做的事，比如：在藍色

物體周圍畫一個圈。

import numpy as np
import cv2
# cv2.cvtColor(img, flag)
# cv2.inRange()
# 打印顏色轉換flag
flags =[ i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
print(flags)
# OpenCV支持超過150種顏色轉換的方法，常用：BGR<->GRAY 和 BGR<->HSV
# OpenCV的HSV格式中，H(色彩/色度)的取值范圍是[0, 179], S(飽和度)的取值范圍[0, 255], V(亮度)的取值范圍[0, 255]
# 不同軟件取值范圍可能不同,使用時需要做歸一化
# 物體跟蹤,跟蹤一個藍色物體,步驟：
# 1.從視頻中獲取一幀圖像
# 2.將圖像轉換到HSV空間
# 3.設置HSV閥值到藍色范圍
# 4.獲取藍色物體,或其他處理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 獲取圖像幀
    (ret, frame) = cap.read()
    # 轉換到HSV顏色空間
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 設定藍色的閥值
    lower_blue = np.array([110, 50, 50])
    upper_blue = np.array([130, 255, 255])
    # 根據(jù)閥值構建掩膜
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    mask_blue = cv2.medianBlur(mask, 7)  # 中值濾波
    # 查找輪廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    # print(contours, hierarchy)
    for cnt in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText(frame, "Blue", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)
    # 對原圖和掩膜進行位運算
    res =cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    # 顯示圖像
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('mask', mask)
    cv2.imshow('res', res)
    k = cv2.waitKey(5)&0xFF
    if k == 27:
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()