计算机视觉Opencv3实验笔记（3）——色彩空间与像素运算

最新推荐文章于 2024-03-10 23:30:41 发布

Bentley-2012

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分类专栏：人工智能数据挖掘，python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bentley2010/article/details/97143351

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一、色彩空间

1.1 什么是色彩空间

色彩空间是定义的颜色范围，即计算机存储色彩的数据结构。知名的色彩空间有 sRGB、AdobeRGB 和 ProPhotoRGB。

1.2 常见的色彩空间

常见的色彩空间有 RGB、HSV、YUV等。

如上图所示的是一个HSV的色彩空间：S与V是0-255，H是0-180（在opencv中是0-180，原本是可以0-360的，只是为了8位存储，被归一化到0-180而已），色彩分布如下表所示，如果需要不同颜色时，按HSV进行填写：

YCrCb：常见用于人类皮肤的色彩数据

YUV：Linux中默认的存储图片的色彩空间为YUV

最常见的转换有两个：RGB<-->HSV, RGB<-->YUV

1.3 实验代码分析

import cv2 as cv
import numpy as np

def extrace_object_demo():   #函数将视频中绿色的部分过滤出来，使用cv.inRange()函数
    capture = cv.VideoCapture("C:\\0-MyWork\\03、Python版OpenCV3计算机图像视觉视频教程\\01概述与环境搭建.mp4")
    while(True):
        ret, frame = capture.read()
        if ret == False:
            break;
        hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
        lower_hsv = np.array([35, 43, 46])   #查看上述表中绿色的HSV低值
        u