【Python】OpenCV库学习笔记（三）

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-01-07 07:13 141阅读 0赞

### OpenCV库学习笔记（三） ###

*  1. inRange函数实现HSV图片物体追踪
 *  2. 通道分离与合并
 *  3. 像素运算
 *   *  3.1 算术运算
     *   *  3.1.1 加减乘除运算
         *  3.1.2 应用：调整亮度与对比度
     *  3.2 逻辑运算

# 1. inRange函数实现HSV图片物体追踪 #

*  将图像转化为HSV后通过inRange函数可以定位颜色块

def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None)

*  src表示图片
 *  lowerb是一个数组，用于存放`要追踪的颜色`hmin、smin、vmin三个值组成的数组
 *  upperb是一个数组，用于存放`要追踪的颜色`hmax、smax、vmax三个值组成的数组
 *  返回值：返回二值化图像

> 示例：提取图像中绿色颜色

import cv2 as cv
    import numpy
    
    
    def extrace_object_demo():
        capture = cv.VideoCapture("")   # 填入路径
        while(True):
            ret, frame = capture.read() # 读取视频的每一帧图片放进frame中
            if ret == False:    # ret是False表示视频读取完毕
                break;
            hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_RGB2HSV) # 将每一帧变成HSV图片
            # 将要过滤出来的绿色的hsv三个值的最高值和最低值分别放入数组中
            lower_green_hsv = numpy.array([35, 43, 46])
            upper_green_hsv = numpy.array([77, 255, 255])
            # 返回二值化图像，其中绿色的物体全部变成白色，其他颜色全部变成黑色
            mask = cv.inRange(hsv, lower_green_hsv, upper_green_hsv)
            cv.imshow("track green", mask)   # 展示图片
            c = cv.waitKey(40)
            if c == 27:     # 27代表esc(escape)
                break;

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

> 将视频**每一帧的图片中的绿色全部提取**出来，在左边的**二值化图像**中用**白色**表示，其他颜色全部变成黑色

# 2. 通道分离与合并 #

*  使用`split函数`将图片的三个`通道分离`出来

import cv2 as cv
    import numpy
    
    image = cv.imread("01.jpg")
    B, G, R = cv.split(image)	# 将图片分解成RGB三个通道
    cv.imshow("image", image)
    cv.imshow("R", R)
    cv.imshow("G", G)
    cv.imshow("B", B)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

*  使用merge函数将三个通道合并

import cv2 as cv
    import numpy
    
    image = cv.imread("01.jpg")
    B, G, R = cv.split(image)
    cv.imshow("image", image)
    change_image = cv.merge([B, G, R])	# 将RGB三个通道合并
    cv.imshow("change_image", change_image)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

# 3. 像素运算 #

## 3.1 算术运算 ##

### 3.1.1 加减乘除运算 ###

import cv2 as cv
    import numpy
    
    # 像素 加 运算
    def add_demo(image1, image2):
        final_image = cv.add(image1, image2)
        cv.imshow("add", final_image)
    
    # 像素 减 运算
    def subtract_demo(image1, image2):
        final_image = cv.subtract(image1, image2)
        cv.imshow("subtract", final_image)
    
    # 像素 乘 运算
    def divide_demo(image1, image2):
        final_image = cv.divide(image1, image2)
        cv.imshow("divide", final_image)
    
    # 像素 除 运算
    def multiply_demo(image1, image2):
        final_image = cv.multiply(image1, image2)
        cv.imshow("multiply", final_image)
    
    image1 = cv.imread("01.jpg")
    add_demo(image1, image1)
    subtract_demo(image1, image1)
    divide_demo(image1, image1)
    multiply_demo(image1, image1)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 3.1.2 应用：调整亮度与对比度 ###

*  TODO

## 3.2 逻辑运算 ##

*  TODO

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221119/7c6f3b1edec246119586aaa6defa5e78.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210115235617163.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NTQzNzAyMg==,size_16,color_FFFFFF,t_70
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