python实现超简单的视频对象提取功能_Python

python实现超简单的视频对象提取功能

2021-02-28 00:30王磊的博客 Python

这篇文章主要给大家介绍了关于利用python实现超简单的视频对象提取功能的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

与其说是视频对象提取，不如说是视频颜色提取，因为其本质还是使用了OpenCV的HSV颜色物体检测。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。

HSV介绍

HSV分别代表，色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value），由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)；

色调（H：hue）：用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°，品红为300°；（OpenCV中H的取值范围为0~180，8bit存储时）；

饱和度（S：saturation）：取值范围为0~255，值越大，颜色越饱和；

亮度（V：value）：取值范围为0(黑色)～255(白色)；

效果展示

python实现超简单的视频对象提取功能

实现思路

如上效果图所示，我们要做的就是把视频中的绿色的小猪佩奇识别出来即可，下面是的识别步骤：

使用PS取的小猪佩奇颜色的HSB值，相当于OpenCV的HSV，不过PS的HSV（HSB）取值是：0~360、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要对ps的hsv进行处理，H/2、SV*255；
使用OpenCV位“与运算”提取HSV的颜色部分画面；
使用高斯模糊优化图片；
图片展示；

PS中工具栏右侧HSB显示：

python实现超简单的视频对象提取功能

完整代码

									#coding=utf-8

									#HSV转换（颜色提取）

									import cv2

									import numpy as np

									cap = cv2.VideoCapture(0)

									while (1):

									 _, frame = cap.read()

									 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

									 #在PS里用取色器的HSV

									 psHSV = [112, 89, 52]

									 diff = 40 #上下浮动值

									 #因为PS的HSV（HSB）取值是：0~360、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要对ps的hsv进行处理，H/2、SV*255

									 lowerHSV = [(psHSV[0] - diff) / 2, (psHSV[1] - diff) * 255 / 100,

									    (psHSV[2] - diff) * 255 / 100]

									 upperHSV = [(psHSV[0] + diff) / 2, (psHSV[1] + diff) * 255 / 100,

									    (psHSV[2] + diff) * 255 / 100]

									 mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lowerHSV), np.array(upperHSV))

									 #使用位“与运算”提取颜色部分

									 res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

									 #使用高斯模式优化图片

									 res = cv2.GaussianBlur(res, (5, 5), 1)

									 cv2.imshow('frame', frame)

									 # cv2.imshow('mask', mask)

									 cv2.imshow('res', res)

									 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

									  break

									cv2.destroyAllWindows()