滑稽研究所

在HSV色彩空间下检测颜色

哈喽，大家好呀，我是滑稽君。还记得上一期我们提到的颜色检测的方法吗？本期我们就来详细的聊一聊如何利用opencv进行颜色检测。

视频讲解：

下图为HSV的色调盘。

我们知道H代表色调，S代表饱和度，V代表明度。那么当我们选取一个主色调如黄色，则S和V对应的关系如下图。

可以理解为在Hue一定的情况下，饱和度减小，就是往光谱色中添加白色，光谱色所占的比例也在减小，饱和度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现白色。明度减小，就是往光谱色中添加黑色，光谱色所占的比例也在减小，明度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现黑色。

我们在opencv里处理时，需要先把图像转换成HSV格式。之后用到createTrackbar()和getTrackbarPos()方法。前者在窗口中生成滑块，这样我们可以实时的控制值的大小方便记录，后者用来接收对应滑块返回的值，注意这只完成了对滑块值的实时检测，我们还需要把返回的值交给inRange()让它为我们保留范围内的色彩。下面我们上代码。

源代码：

import cv2import numpy as npframeWidth = 340frameHeight = 280cap = cv2.VideoCapture(1)cap.set(3, frameWidth)cap.set(4, frameHeight)cap.set(10,150)#设置回调函数，这里不需要所以passdef empty(a):    passcv2.namedWindow("HSV")cv2.resizeWindow("HSV",640,240)cv2.createTrackbar("HUE Min","HSV",0,179,empty)cv2.createTrackbar("SAT Min","HSV",0,255,empty)cv2.createTrackbar("VALUE Min","HSV",0,255,empty)cv2.createTrackbar("HUE Max","HSV",179,179,empty)cv2.createTrackbar("SAT Max","HSV",255,255,empty)cv2.createTrackbar("VALUE Max","HSV",255,255,empty)while True:    _, img = cap.read()    imgHsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)    h_min = cv2.getTrackbarPos("HUE Min","HSV")    h_max = cv2.getTrackbarPos("HUE Max", "HSV")    s_min = cv2.getTrackbarPos("SAT Min", "HSV")    s_max = cv2.getTrackbarPos("SAT Max", "HSV")    v_min = cv2.getTrackbarPos("VALUE Min", "HSV")    v_max = cv2.getTrackbarPos("VALUE Max", "HSV")    lower = np.array([h_min,s_min,v_min])    upper = np.array([h_max,s_max,v_max])    mask = cv2.inRange(imgHsv,lower,upper)    result = cv2.bitwise_and(img,img, mask = mask)    mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)    #3个结果并排放在一起。    hStack = np.hstack([img,mask,result])    cv2.imshow('Horizontal Stacking', hStack)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

生成的滑块条：

检测窗口：

检测红色的笔

依次为img(原图)，mask和大家熟悉的与运算(and)结果。

红色对应的值应为：

我将在视频中为大家演示如何快速的捕捉到自己想要的颜色。

同样的方法把值放入上期代码可得到如下结果。

如下，色彩值部分，与笔尖颜色设置应一一对应。否则将返回错误的颜色。

#上期代码中色彩值部分myColors = [[77,149,137,83,255,255],            [168,133,190,179,255,255],            [91,157,140,102,255,255]]#笔触颜色myColorValues = [[0,255,0],                [0,0,255],                 [255,0,0]]

我将在视频中为大家展示如何快速的捕捉到我们想要的颜色。

本期素材来自国外的《Learn-OpenCV-in-3-hours-master》教学视频。

❂ END

 上期传送门：opencv通过摄像头捕捉指定物体