視訊物件提取
與其說是視訊物件提取,不如說是視訊顏色提取,因為其本質還是使用了OpenCV的HSV顏色物體檢測。
HSV介紹
HSV分別代表,色調(H:hue),飽和度(S:saturation),亮度(V:value),由A. R. Smith在1978年建立的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model);
色調(H:hue):用角度度量,取值範圍為0°~360°,從紅色開始按逆時針方向計算,紅色為0°,綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是:黃色為60°,青色為180°,品紅為300°;(OpenCV中H的取值範圍為0~180,8bit儲存時);
飽和度(S:saturation):取值範圍為0~255,值越大,顏色越飽和;
亮度(V:value):取值範圍為0(黑色)~255(白色);
效果展示
實現思路
如上效果圖所示,我們要做的就是把視訊中的綠色的小豬佩奇識別出來即可,下面是的識別步驟:
- 使用PS取的小豬佩奇顏色的HSB值,相當於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ps的hsv進行處理,H/2、SV*255;
- 使用OpenCV位“與運算”提取HSV的顏色部分畫面;
- 使用高斯模糊優化圖片;
- 圖片展示;
PS中工具欄右側HSB顯示:
完整程式碼
#coding=utf-8
#HSV轉換(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裡用取色器的HSV
psHSV = [112, 89, 52]
diff = 40 #上下浮動值
#因為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ps的hsv進行處理,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“與運算”提取顏色部分
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
#使用高斯模式優化圖片
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()