OpenCV3.0+Python3.6实现特定颜色的物体追踪-创新互联
一、环境
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二、实现目标
根据需要追踪的物体颜色,设定阈值,在视频中框选出需要追踪的物体。
三、实现步骤
1)根据需要追踪的物体颜色,设定颜色阈值,获取追踪物体的掩膜
代码:generate_threshold.py
# -*- coding : utf-8 -*- # Author: Tom Yu import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0)#获取摄像头图像 # img = cv2.imread("timg1.jpg") # hsv_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) def nothing(x): pass def createbars(): """ 实现创建六个滑块的作用,分别控制H、S、V的最高值与最低值 """ cv2.createTrackbar("H_l","image",0,180,nothing) cv2.createTrackbar("H_h","image",0,180,nothing) cv2.createTrackbar("S_l","image",0,255,nothing) cv2.createTrackbar("S_h","image",0,255,nothing) cv2.createTrackbar("V_l","image",0,255,nothing) cv2.createTrackbar("V_h","image",0,255,nothing) cv2.namedWindow("image") createbars()#创建六个滑块 lower = np.array([0,0,0])#设置初始值 upper = np.array([0,0,0]) while True: ret,frame = cap.read() hsv_frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#将图片由BGR颜色空间转化成HSV空间,HSV可以更好地分割颜色图形 lower[0]=cv2.getTrackbarPos("H_l","image")#获取"H_l"滑块的实时值 upper[0]=cv2.getTrackbarPos("H_h","image")#获取"H_h"滑块的实时值 lower[1]=cv2.getTrackbarPos("S_l","image") upper[1]=cv2.getTrackbarPos("S_h","image") lower[2]=cv2.getTrackbarPos("V_l","image") upper[2]=cv2.getTrackbarPos("V_h","image") mask = cv2.inRange(hsv_frame,lower,upper)#cv2.inrange()函数通过设定的最低、最高阈值获得图像的掩膜 cv2.imshow("img",frame) cv2.imshow("mask",mask) if cv2.waitKey(1)&0xff == 27: break cv2.destroyAllWindows()
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