視頻對象提取

與其說是視頻對象提取，不如說是視頻顏色提取，因為其本質還是使用了OpenCV的HSV顏色物體檢測。

HSV介紹

HSV分別代表，色調（H：hue），飽和度（S：saturation），亮度（V：value），由A. R. Smith在1978年創建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model)；

色調（H：hue）：用角度度量，取值范圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°，品紅為300°；（OpenCV中H的取值范圍為0~180，8bit存儲時）；

飽和度（S：saturation）：取值范圍為0~255，值越大，顏色越飽和；

亮度（V：value）：取值范圍為0(黑色)～255(白色)；

效果展示

實現思路

如上效果圖所示，我們要做的就是把視頻中的綠色的小豬佩奇識別出來即可，下面是的識別步驟：

使用PS取的小豬佩奇顏色的HSB值，相當于OpenCV的HSV，不過PS的HSV（HSB）取值是：0~360、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要對ps的hsv進行處理，H/2、SV*255；

使用OpenCV位“與運算”提取HSV的顏色部分畫面；

使用高斯模糊優化圖片；

圖片展示；

PS中工具欄右側HSB顯示：

完整代碼

#coding=utf-8 #HSV轉換（顏色提取）import cv2 import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while (1):_, frame = cap.read()hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)#在PS里用取色器的HSVpsHSV = [112, 89, 52]diff = 40 #上下浮動值#因為PS的HSV（HSB）取值是：0~360、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要對ps的hsv進行處理，H/2、SV*255lowerHSV = [(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“與運算”提取顏色部分res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)#使用高斯模式優化圖片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'):breakcv2.destroyAllWindows() 復制代碼

總結

以上是生活随笔為你收集整理的超简单的视频对象提取程序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。