我们可以利用BGR 转换到 HSV来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。在我们的程序中，我们要提取的是一个蓝色的物 体。下面就是就是我们要做的几步：
1.从视频中获取每一帧图像 将图像转换到 HSV 空间
2.设置 HSV 阈值到蓝色范围。
3.获取蓝色物体，当然我们还可以做其他任何我们想做的事，比如：在蓝色 物体周围画一个圈。
下面就是我们的代码：
import cv2 import numpy as np cap=cv2.VideoCapture(0) while(1): # 获取每一帧 ret,frame=cap.read() # 转换到 HSV hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 设定蓝色的阈值 lower_blue=np.array([110,50,50]) upper_blue=np.array([130,255,255]) # 根据阈值构建掩模 mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue) # 对原图像和掩模进行位运算 res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask) # 显示图像 cv2.imshow('frame',frame) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) k=cv2.waitKey(5)&0xFF if k==27: break # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows()
、
找到 HSV 值
函数 cv2.cvtColor() ，传入的参数是BGR 值。例如，我们要找到绿色的 HSV 值，我们只需在终 端输入以下命令：
import cv2 import numpy as np green=np.uint8([[[0,255,0]]]) hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV) print(hsv_green)
[[[ 60 255 255 ]]]
现在你可以分别用 [H-100 ， 100 ， 100] 和 [H+100 ， 255 ， 255] 做上下阈值。
