【opencv

2024-05-10 21:17| 来源: 网络整理| 查看: 265

1、修改颜色模式 1.1、相关知识介绍

颜色模式：是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。分为：RGB模式、CMYK模式、HSB模式、Lab颜色模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。

RGB模式：利用了红、绿、蓝三原色的原理展现色彩，对机器比较友好，是最传统的方式，电视机等屏幕就是采用这种方式。

HSB模式：也叫做HSV，利用色相、饱和度、明度的原理展现色彩，对人类比较友好。

灰度模式：用单一色调表现图像，用0到255的不同灰度值来表示图像, 0表示黑色, 255表示白色。

HSV(HSB)模式的范围 8-bit图片中 PS中的HSV范围，H是0-360，S是0-1，V（B）是0-1 opencv中的HSV范围，H是0-180，S是0-255，V是0-255 转换方式把PS中H的值除以2，S乘255，V乘255，可以得到对应的opencv的HSV值

1.2、提取图片中的粉色 1.2.1、思路

a. 加载图片c.png b. 将图片c.png从RGB模式改成HSV模式 c. 选取粉色区域

这里为什么要转成HSV模式而不是直接使用RGB模式，有些疑惑，于是我按照RGB模式取了粉色区域，运行后发现并没有选取出来。所以猜测，转成HSV后区域是连贯的，可使用inRange选区。

1.2.2、代码 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('c.png') hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_pink = np.array([160,20,20]) upper_pink = np.array([168,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_pink, upper_pink) res = cv2.bitwise_and(img, img, mask= mask) cv2.imshow('frame',img) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 1.2.3、运行结果

图 1.1 1.2.4、知识点 imread 函数: cv2.imread(filename[, flags]) → retva 描述: 读取一张图片, 并返回图片句柄参数: filename[要加载的图片路径] flags[加载图片的data type, 具体参考备注1] 返回: retva[图片句柄] 备注1: >0[三通道图片] =0[灰阶图片] >> import cv2 >>> flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')] >>> print flags inRange 函数: cv2.inRange(src, lowerb, upperb[, dst]) → dst 描述: 检查数组srv是否在lowerb数组和upperb数组之间, 将svr中符合条件的值置为255，不符合条件的值置为0 参数: src[要检查的数组] lowerb[检查条件的下界] upperb[检查条件的上界] 返回: dst[经过筛选处理后的数组(0和255组成)] bitwise_and 函数: cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]) → dst 描述: 将src1和src2以mask方式按位合并参数: src1[要操作的源数组1] src2[要操作的源数组2] mask[标识, 标识了哪些位置要按位合并(255合并, 0置为0)] 返回: dst[处理后的数组] 如何通过RGB获取HSV的颜色值

可以参考以下方法

>>> green = np.uint8([[[0,255,0 ]]]) >>> hsv_green = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV) >>> print hsv_green [[[ 60 255 255]]] 附录

在本篇文章中所有示例所处理的图片为下图0.1，图片名字为a.png。

图 0.1

下图0.2, 图片名字为b.png

图 0.2

下图0.3, 图片名字为c.png

图 0.3

本文参考文章

Changing Colorspaces

【opencv】目标识别——HSV颜色识别

Operations on Arrays

Miscellaneous Image Transformations

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