指定的颜色范围过滤出特定颜色的区域

filter_img 的作用是从视频帧（或图像）中根据指定的颜色范围过滤出特定颜色的区域。以下是该方法的详细步骤和解释：

1. 输入参数：

   • self：表示类的实例，通常在类的其他方法中使用。
   • frame：输入的视频帧（或图像），是一个像素值的二维数组。
   • color：可以是指定颜色范围的列表，或者是某种特定的颜色值。

2. 颜色空间转换：

   • b,g,r = cv2.split(frame)：将输入的 BGR 格式的图像 frame 分割为独立的蓝色、绿色和红色通道。
   • frame_bgr = cv2.merge((r,g,b))：将分割后的 RGB 通道重新合并，因为 OpenCV 的许多颜色空间转换函数期望输入格式为 BGR。

3. 颜色空间从 BGR 转换到 HSV：

   • hsv = cv2.cvtColor(frame_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)：将图像的颜色空间从 BGR 转换为 HSV。HSV 颜色空间对颜色的变化更加敏感，适合用于颜色过滤。

4. 定义颜色范围：

   • 如果 color 是一个列表，它应该包含两个元素：color[0] 是颜色的下限，color[1] 是颜色的上限。
   • 如果 color 不是一个列表，那么它应该是一个特定的颜色值，此时方法 get_color_mask(color) 被用来自动确定该颜色的上限和下限。这个 get_color_mask 方法没有在代码中给出，可能是一个自定义函数，用于根据输入的颜色值生成对应的颜色掩码。

5. 创建颜色掩码：

   • mask = cv2.inRange(hsv, color_lower, color_upper)：使用 color_lower 和 color_upper 定义的颜色范围，在 HSV 颜色空间中创建一个掩码。这个掩码将图像中不属于指定颜色范围的像素设置为 0，属于指定颜色范围的像素设置为 255。

6. 应用掩码并返回结果：

   • img_mask = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)：使用 bitwise_and 函数将原始图像 frame 与掩码 mask 进行按位与操作，结果是一个只包含指定颜色范围的图像 img_mask。

7. 返回值：

   • 方法返回 img_mask，这是一个过滤后的图像，其中只有指定颜色范围内的像素可见，其他像素被设置为黑色。

使用场景：

这个方法可以用于各种需要颜色过滤的场景，比如在交通监控中过滤出特定颜色的车辆，在农业自动化中过滤出成熟的果实等。通过调整 color 参数，可以针对不同的颜色进行过滤。

    def filter_img(self,frame,color):
        b,g,r = cv2.split(frame)
        frame_bgr = cv2.merge((r,g,b))
        hsv = cv2.cvtColor(frame_bgr, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        if isinstance(color, list):
            color_lower = np.array(color[0])
            color_upper = np.array(color[1])
        else:
            color_upper, color_lower = get_color_mask(color)
        mask = cv2.inRange(hsv, color_lower, color_upper)
        img_mask = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
        return img_mask