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OpenCV黑魔法之隐身衣 | 附源码

如果对你有所帮助，给我点赞 & 在看，让我知道对你有帮助哈！ 基于OpenCV的颜色检测和分割的隐形斗篷 如果你是个哈利波特迷，你就会知道什么是隐形衣。是的！这是哈利波特用来隐身的隐形衣。...cap.read()方法使我们能够通过相机捕获最新的帧(存储在变量‘background’中)，它还返回一个布尔值(True/False存储在‘ret’中)。...如果一个帧被正确读取，它将为真。所以你可以通过检查这个返回值来检查视频的结束。 为什么捕获背景图像使用'循环' 因为背景是静态的，我们不能简单地使用一个帧吗?...lower_red,upper_red) # Generating the final mask to detect red colormask1 = mask1+mask2 inRange 函数简单地返回一个二值化掩码...第三步:将检测到的红色布料分割开来 在上一步中，我们生成了一个mask来确定帧中与检测到的颜色相对应的区域。我们精炼这个mask，然后用它从frame上分割布料。下面的代码说明了它是如何实现的。

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    讲解python 图像数据类型及颜色空间转换

    下面是一些常见的颜色空间转换：灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在灰度图像中，每个像素的值表示其亮度，而没有颜色信息。...0, 50, 50])upper_threshold = np.array([10, 255, 255])# 根据颜色阈值分割图像mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_threshold...在计算机视觉和图像处理中，常见的颜色空间包括RGB、HSV、Lab等。不同的颜色空间在表示颜色和对颜色的处理上有各自的特点和优势。...([10, 255, 255])# 根据颜色范围对图像进行颜色阈值分割mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red)# 对原始图像进行掩码操作，提取红色目标区域...然后，使用颜色阈值分割技术将红色目标区域提取出来，最后通过掩码操作将提取的区域与原始图像进行叠加，显示红色目标区域。 这个示例代码可以在目标跟踪、图像分析、计算机视觉等实际应用中使用。

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    使用颜色空间进行图像分割

    在最常见的颜色空间RGB(红、绿、蓝)中，颜色以其红、绿、蓝三种成分表示。在更专业的术语中，RGB将颜色描述为三个成分的元组。...请注意，如果您是从命令行或终端工作，您的图像将出现在弹出窗口中。如果你在Jupyter笔记本或类似的东西上工作，它们会简单地显示在下面。...一旦你获得了合适的颜色范围，你可以使用cv2.inrange()来尝试阈值Nemo，inRange()采用三个参数:图像、较低范围和较高范围。...它返回图像大小的二进制掩码(ndarray为1和0)，其中值1表示范围内的值，零值表示范围外的值: >>> mask = cv2.inRange(hsv_nemo, light_orange, dark_orange...本质上，你已经在HSV颜色空间中粗略地分割了Nemo。你会注意到分割边界上有一些杂散像素，如果你喜欢，你可以使用高斯模糊来清理小的错误检测。

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    Python中使用opencv-python库进行颜色检测

    Python中使用opencv-python库进行颜色检测 之前写过一篇VC++中使用OpenCV进行颜色检测的博文，当然使用opencv-python库也可以实现。...img转换成HSV图像imgHSV，再设置好HSV三个分量的上限和下限值，调用inRange函数imask = cv2.inRange(imgHSV,lower,upper)将HSV色彩图像转换成掩码图...，掩码图中只有黑白二值图像，从而达到颜色检测的目的。...颜色检测通常可以用于物体检测和跟踪中，尤其在不同的图像和物体中根据特定的颜色去筛选出某个物体。...： 注意：由于python-opencv中彩色图像默认是BGR，matplotlib库中默认是RGB，所以使用matplotlib库显示图像时，需要对原图像（BGR）使用cv2.cvtColor

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    基于OpenCV和Matplotlib的物体移动可视化

    例如，在跟踪高速公路上行驶的单个汽车时，我们可以围绕它们绘制边界框，或者在检测传送带上产品线中的问题时，我们可以使用不同的颜色来标记异常。...但是，如果提取的信息是更具数值性质的，并且你希望可视化该信号的时间动态呢？ 仅仅在屏幕上显示数值可能无法提供足够的洞察力，尤其是当信号变化迅速时。...预期图表的草图 球体分割 首先，我们需要在视频序列的每一帧中识别球体。由于摄像机保持静止，检测球的一个简单方法是使用背景减除模型，并结合颜色模型来去除画面中的手。...这基本上意味着我们希望创建一个掩码，该掩码对球的像素激活，对所有其他像素不激活。为此，我将结合两个掩码：运动掩码和颜色掩码。运动掩码提取移动的部分，而颜色掩码主要去除画面中的手。...如果某些噪声通过了我们的掩码，我通过大小过滤检测到的轮廓，只关注最大的一个。

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    Python OpenCV给证件照换底色

    投简历、找工作这些事都需要证件照，有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小，本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色 ---- 1、读取照片 import cv2 import...cv2.inRange(hsv,lower_red,upper_red) hsv:图像 lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0 upper_red指的是图像中高于这个...# 图片的二值化黑白处理 lower_blue = np.array([90, 70, 70]) upper_blue = np.array([110, 255, 255]) heibai = cv2....这次颜色的图片中因为颜色分明，不存在明显噪音，如果去除噪音可以采用下面方法 # 闭运算 k = np.ones((5, 5), np.uint8) r = cv2.morphologyEx(heibai...hsv) # 图片的二值化黑白处理 lower_blue = np.array([90, 70, 70]) upper_blue = np.array([110, 255, 255]) heibai = cv2

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    OpenCV 的颜色空间转换

    ，光谱色占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度 16 越高，颜色饱和度就越高。...光谱色中白色成分为0，饱和度达到最高，取值范围0%~100%，值越大，颜色越饱和 17 明度V:表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，与物体的透射比有关，取值 18...np.array([110 , 50 , 50]) 50 upper_blue = np.array([130 , 255 , 255]) 51 ''' 52 cv2...:包含低边界的数组，upperb:包含高边界的数组，dst:输出数组 55 如果src(I)符合范围，则dst(I)被设置为255，也就是说dst返回的是非黑即白的图像，而且符合要求 56...的部分是白色的 57 ''' 58 #构建物体掩膜（黑白部分），注意这里要使用hsv 59 mask = cv2.inRange(hsv

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    机器视觉：用图像驱动智能小车

    实现了颜色识别，以及利用直方图来计算图像相似度。先来个视频。 摄像头实时捕捉画面，从画面中解析出蓝色的区域，并与预设图像对比，相似度小于0.5（0为完全匹配），闪光灯闪5秒。注意流量和音量。...取一张返回到PC上的图像，分了四部分： 左上：640*480为摄像头实时图像 左下：为预设图片，以及预设图片蓝色通道的直方图，颜色空间为HSV 右上：640*480为识别出的蓝色区域，上边红色数字为直方图相似度...预设图片和实时捕获的图片同样的处理方法，开始愉快的写代码: 转换颜色空间： hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) 定义感兴趣的颜色区域 lower_blue...= np.array([110, 50, 50]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue,...mjpg_streamer -i "input_file.so -f /tmp/cv/" -o "output_http.so -w /usr/local/share/mjpg-streamer/www" 如果

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    OpenCV 的颜色空间转换

    ，光谱色占的比例愈大，颜色接近光谱色的程度 16 越高，颜色饱和度就越高。...光谱色中白色成分为0，饱和度达到最高，取值范围0%~100%，值越大，颜色越饱和 17 明度V:表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，与物体的透射比有关，取值 18...np.array([110 , 50 , 50]) 50 upper_blue = np.array([130 , 255 , 255]) 51 ''' 52 cv2...:包含低边界的数组，upperb:包含高边界的数组，dst:输出数组 55 如果src(I)符合范围，则dst(I)被设置为255，也就是说dst返回的是非黑即白的图像，而且符合要求 56...的部分是白色的 57 ''' 58 #构建物体掩膜（黑白部分），注意这里要使用hsv 59 mask = cv2.inRange(hsv

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    手把手教你用OpenCV做人脸口罩佩戴检测(附详细步骤+代码)

    效果展示 演示从视频中检测人脸是否佩戴口罩，未佩戴口罩将语音提示，避免露脸，测试视频素材来源于网络，实测使用笔记本自带摄像头检测效果更佳： 实现步骤与对应代码 程序实现步骤： (1) 使用OpenCV...upper_hsv_1 = np.array([40,255,255])#颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140,30,30])#颜色范围低阈值 upper_hsv_2...= np.array([180,255,255])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange..._2 = np.array([180,255,255])#颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img,lower_hsv_1,upper_hsv_1) mask2 =...当然如果你懒得动手，那就加入知识星球获取吧，那里为你准备了完整源码和测试素材。 更多实用文章请移步至--精华文章--专题文章分类。

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    基于OpenCV实战：对象跟踪

    介绍 跟踪对象的基本思想是找到对象的轮廓，基于HSV颜色值。 轮廓：突出显示对象的图像片段。...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。 在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。...归一化图像可能会丢失许多小信息，但是我们需要归一化/模糊图像，以使我们的对象获得均等的颜色分布。...MASK = cv2.inRange(HSV, Obj_low, Obj_high) ＃MASK2 = cv2.inRange（HSV，Obj2_low，Obj2_high） 如果尝试跟踪两个不同的对象...例如，如果将二进制阈值应用于具有（180,255）的图像，则大于180的像素将以白色突出显示，而其他则为黑色。白色部分称为轮廓。

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    五、对象追踪

    上一节中并没有进行说明，这一节将通过色彩空间的转换，使我们能够对一些对象进行追踪；这一节所需要转换的色彩空间是HSV色彩空间，在HSV色彩空间中，不同的颜色有不同的取值范围，通过这些范围可以对一些指定颜色进行过滤捕获...HSV存在3个通道，我们以下为黑白灰、红橙黄绿青蓝紫颜色的三个通道取值范围；我们了解了取值范围后将有利于我们对这些颜色的取值： 黑： H低值为 0，S低值为 0，V低值为 0 H高值为 180，S高值为...高值为 255 紫： H低值为 125，S低值为 43，V低值为 46 H高值为 155，S高值为 255，V高值为 255 我们可以根据以上的值，使用inRange方法对图片的对象进行过滤，或者说跟踪，如果使用以上的颜色取值范围...以上图片共有3中颜色，白色、黑色、绿色。现在我需要捕获黑色，那该如何去做呢？ 这时我们通过2.1节中得知，黑色的H、S、V低值分别是0、0、0，高值分别是180、255、46。...这个时候绿色捕获成功，其它颜色编程了黑色，或者说都为0。 2.3 使用inRange对视频中目标进行捕获 在前两篇文章中，我们已经了解了如何读取视频设备流，那如何读取视频呢？

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    OpenCV这么简单为啥不学——1.11、蓝背景证件照替换白色或红色

    ---- 蓝背景证件照替换白色 如果你想使用Python的OpenCV替换证件照的蓝色背景，首先需要读取证件照图片，然后将其转换为HSV颜色空间。...定义蓝色范围 lower_blue = np.array([100, 50, 50]) upper_blue = np.array([140, 255, 255]) # 提取蓝色区域 mask = cv2...定义蓝色范围 lower_blue = np.array([100, 50, 50]) upper_blue = np.array([140, 255, 255]) # 提取蓝色区域 mask = cv2...颜色空间 人类眼睛通常能够检测出比数字设备可以重现的更多颜色。 例如，如果你看一张空白的白纸，你的眼睛可能检测到至少 100 个不同的白色阴影。 白色墙很容易有1500种白色色调。...高质量的数码相机、扫描仪和其他图像采集设备还可以检测数十万甚至数百万种颜色。 由于存在这么多可检测的颜色，成像专业人员发明了用于指定颜色的模型。 这些模型称为 颜色空间。

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    使用 Python 通过基于颜色的图像分割进行物体检测

    图片来自Pexels 入门 如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE，你可以运行python然后下载OpenCV，只需要跳到执行即可。...一个Ombre圈 - 使用photoshop制作的图像 如果你想和我一起尝试，你可以从原文免费获得这个图像。 在下面的代码中，我将把这个图像分成17个灰度级。然后使用轮廓测量每个级别的区域。...在此图像中，我们只想轮廓化叶子。由于该图像的纹理非常不规则且不均匀，这意味着虽然没有很多颜色。该图像中的绿色强度也能改变其亮度。因此，这里最好的做法是将所有这些不同的绿色阴影统一为一个阴影。...注意：如果你在图像上应用轮廓线而不进行任何预处理，则会出现以下情况。我只是想让你看看叶子的不均匀性如何让OpenCV识别不出这只是一个对象。 ?...最终轮廓（5） 由于背景中似乎也存在不规则性，我们可以使用这种方法获得最大的轮廓，最大的轮廓当然是叶子。 我们可以得到轮廓数组中叶子轮廓的索引，从中得到叶子的面积和中心。

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    基于OpenCV-python3实现抠图

    简述 在上一篇博客进行了证件照更换背景颜色，纯蓝色，红色，白色之间的替换，有人私信我，可以不可以把背景换成其他图片，而不是单纯的颜色填充。...此方法抠图只适合颜色对比比较明显的图片，允许存在少量颜色干扰 加载&缩放 通过imread函数加载图片，resize函数对图像进行缩放。...COLOR_BGR2HSV) 获取mask得到蓝色区域 #获取mask lower_blue=np.array([78,43,46]) upper_blue=np.array([110,255,255]) mask = cv2...我对于腐蚀和膨胀操作的理解是： 腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素，以此来消除小斑点， 而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。...cv2.COLOR_BGR2HSV) #获取mask lower_blue=np.array([78,43,46]) upper_blue=np.array([110,255,255]) mask = cv2

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