python opencv颜色跟踪
以下是我的跟踪白色对象的Python代码。
它的工作 – 但只有几秒钟，然后整个屏幕变黑，有时不工作。
我尝试了蓝色和它的作品 – 但白色和绿色给我的问题：
import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): _, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # define range of white color in HSV # change it according to your need ! sensitivity = 15 lower_white = np.array([0,0,255-sensitivity]) upper_white = np.array([255,sensitivity,255]) # Threshold the HSV image to get only white colors mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white) # Bitwise-AND mask and original image res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask) cv2.imshow('frame',frame) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) k = cv2.waitKey(5) & 0xFF if k == 27: break cv2.destroyAllWindows() 那么，首先你应该知道你使用的是什么色彩空间。 只是一个小型的CV_8UC3types的OpenCV for Mat空间的教程。 （来自维基百科的图片）
HSV
在HSV（Hue，Saturation，Value）色彩空间中，H给出颜色主色，S给出颜色的饱和度，V给出明度。 在OpenCV中，范围是不同的。 S，V在[0,255]中，而H在[0,180]中。 通常H的范围是[0,360]（整圆），但是为了适应一个字节（256个不同的值），其值减半。
在HSV空间中，更容易分离单一的颜色，因为你可以简单地为H设置适当的范围，只要注意S不是太小（几乎是白色的），而V不是太小（这将是黑暗）。
例如，如果你需要几乎蓝色的颜色，你需要H值在120左右（比如[110,130]），S，V不要太小（比如[100,255]）。
白色不是一种色彩（彩虹中没有白色），而是色彩的组合。
在HSV中，你需要取所有范围的H（H [0,180]），非常小的S值（比如[0,25]中的S）和非常高的V值（比如[230,255] ）。 这基本上对应于圆锥的中心轴的上部。
所以为了跟踪HSV空间中的白色物体，你需要：
lower_white = np.array([0, 0, 230]) upper_white = np.array([180, 25, 255])
或者，由于您定义了一个敏感度值，如：
sensitivity = 15 lower_white = np.array([0, 0, 255-sensitivity]) upper_white = np.array([180, sensitivity, 255])
对于其他颜色：
green = 60; blue = 120; yellow = 30; ... sensitivity = 15 // Change color with your actual color lower_color = np.array([color - sensitivity, 100, 100]) upper_color = np.array([color + sensitivity, 255, 255])
红H值为0，所以你需要采取两个范围和“或”他们在一起：
sensitivity = 15 lower_red_0 = np.array([0, 100, 100]) upper_red_0 = np.array([sensitivity, 255, 255]) lower_red_1 = np.array([180 - sensitivity, 100, 100]) upper_red_1 = np.array([180, 255, 255]) mask_0 = cv2.inRange(hsv, lower_red_0 , upper_red_0); mask_1 = cv2.inRange(hsv, lower_red_1 , upper_red_1 ); mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
现在你应该可以跟踪任何颜色！
