一:HSV追蹤有顏色對象
def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None) #lowerb是上面每個顏色分段的最小值,upperb是上面每個顏色分段的最大值,都是列表類型
(一)捕獲視頻中的紅色
import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object(): capture = cv.VideoCapture("./1.mp4") while True: ret,frame = capture.read() #frame是每一幀圖像,ret是返回值,為0是表示圖像讀取完畢 if ret == False: break hsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv = np.array([0,43,46]) upper_hsv = np.array([10,255,255]) mask = cv.inRange(hsv,lower_hsv,upper_hsv) cv.imshow("video",frame) cv.imshow("mask", mask) c = cv.waitKey(40) if c == 27: break extrace_object(src)
二:通道分離與合並
(一)通道分離
src = cv.imread("./6.jpg") #讀取圖片
cv.namedWindow("RGB",cv.WINDOW_AUTOSIZE) #創建GUI窗口,形式為自適應
cv.imshow("RGB",src) #通過名字將圖像和窗口聯系
b,g,r = cv.split(src) #通道分離為r,g,b三個
cv.imshow("B",b)
cv.imshow("G",g)
cv.imshow("R",r)
(二)修改某一通道(b,g,r)
src[:,:,0]=0 #b變為0黑
cv.imshow("change image0",src)
src[:,:,1]=0 #g變為黑
cv.imshow("change image1",src)
src[:,:,2]=0 #r變為黑
cv.imshow("change image2",src)
(三)合並通道
src2 = cv.merge([b,g,r]) cv.imshow("meger image",src2)