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超简单的视频对象提取程序

视频对象提取

与其说是视频对象提取,不如说是视频颜色提取,因为其本质还是使用了OpenCV的HSV颜色物体检测。

HSV介绍

HSV分别代表,色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value),由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model);

色调(H:hue):用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°;(OpenCV中H的取值范围为0~180,8bit存储时);

饱和度(S:saturation):取值范围为0~255,值越大,颜色越饱和;

亮度(V:value):取值范围为0(黑色)~255(白色);

效果展示

实现思路

如上效果图所示,我们要做的就是把视频中的绿色的小猪佩奇识别出来即可,下面是的识别步骤:

  1. 使用PS取的小猪佩奇颜色的HSB值,相当于OpenCV的HSV,不过PS的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCV的HSV是:0~180、0~255、0~255,所以要对ps的hsv进行处理,H/2、SV*255;
  2. 使用OpenCV位“与运算”提取HSV的颜色部分画面;
  3. 使用高斯模糊优化图片;
  4. 图片展示;

PS中工具栏右侧HSB显示:

完整代码

#coding=utf-8
#HSV转换(颜色提取)

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  #上下浮动值
    #因为PS的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCV的HSV是:0~180、0~255、0~255,所以要对ps的hsv进行处理,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“与运算”提取颜色部分
    res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    #使用高斯模式优化图片
    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()
posted @ 2018-06-02 22:53 王磊的博客 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏