图像处理13：物体追踪

在 OpenCV 中有超过 190种（可以自己测试出来）进行颜色空间转换的方法。但是你以后就会 发现我们经常用到的也就两种：BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。 

还可以通过下面的命令得到所有可用的 flag：

#coding: utf-8import cv2flags=[i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]for i in range(len(flags)):    print flags[i]print len(flags)

结果图：

现在我们知道怎样将一幅图像从 BGR 转换到 HSV 了，我们可以利用这 一点来提取带有某个特定颜色的物体。

在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。在我们的程序中，我们要提取的是一个蓝色的物体。下面就是就是我们要做的几步：

• 从视频中获取每一帧图像 。

• 将图像转换到 HSV 空间 。

• 设置 HSV 阈值到蓝色范围。

• 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他任何我们想做的事，比如：在蓝色物体周围画一个圈。

下面就是我们的代码：

#coding:utf-8import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while (1):    ret, frame = cap.read()#获取每一帧    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换到HSV    lower_blue = np.array([120, 50, 50])#设定蓝色的阈值    upper_blue = np.array([130, 255, 255])    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)#根据阈值构建模型    res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask = mask)#对原图和模型进行位运算    cv2.imshow('frame', frame)    cv2.imshow('mask', mask)    cv2.imshow('res', res)    k = cv2.waitKey(5)&0xFF    if k == 27:        breakcv2.destroyAllWindows()

结果图：

如果你要追踪的颜色不在上面的表中，如何找到对应颜色的范围？

import cv2import numpy as npgreen =  np.uint8([[[0,255,0]]])hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV)print hsv_green

结果图：