opencv-python的颜色检测追踪

基于opencv的颜色识别检测

基于python写的一个opencv颜色识别，主要运用到了hsv色彩空间

import cv2 as cv
import numpy as np
lower_red=np.array([150,43,46])
upper_red=np.array([179,255,255])
lower_green=np.array([30,100,100])
upper_green=np.array([80,255,255])
lower_blue=np.array([100,100,100])
upper_blue=np.array([125,255,255])
lower_yellow=np.array([20,30,30])#ok
upper_yellow=np.array([70,255,255])
lower_purple=np.array([0,0,221])
upper_purple=np.array([160,30,255])
color_array=[[lower_red,upper_red],[lower_green,upper_green]]
capture1 = cv.VideoCapture(0)
font=cv.FONT_ITALIC

进行前期的一个工作准备，导入各个颜色的hsv的upper和lower值。接下来对读取的视频进行处理

def process(image):hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)line = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15), (-1, -1))#for (lower,upper) in color_array:mask_red = cv.inRange(hsv, lower_red, upper_red)mask_red = cv.morphologyEx(mask_red, cv.MORPH_OPEN, line)contours_red, hierarchy = cv.findContours(mask_red, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)index = -1max = 0for c in range(len(contours_red)):area = cv.contourArea(contours_red[c])if area > max:max = areaindex = c

首先进行视频每一帧的图片进行hsv空间变换，然后获取结构元素，并依次对每个颜色的hsv upper值和lower值进行判定，同时进行轮廓分析。然后进行轮廓的绘制。其他颜色的代码以此类推

# 绘制if index >= 0:rect = cv.minAreaRect(contours_green[index])cv.ellipse(image, rect, (0, 255, 0), 2, 8)cv.circle(image, (np.int32(rect[0][0]), np.int32(rect[0][1])), 2, (255, 0, 0), 2, 8, 0)cv.putText(image, 'green', (50,150), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 5, (0, 255, 0), 12)

最后是函数的实现与画面的输出

while(True):ret, frame = capture1.read()if ret is True:#cv.imshow("video-input", frame)result = process(frame)cv.imshow("result", result)c = cv.waitKey(50)print(c)if c == 27:  #ESCbreakelse:break
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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