python实现超简单的视频对象提取功能


本文摘自php中文网,作者不言,侵删。

这篇文章主要介绍了关于python实现超简单的视频对象提取功能,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下

视频对象提取

与其说是视频对象提取,不如说是视频颜色提取,因为其本质还是使用了OpenCV的HSV颜色物体检测。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。

HSV介绍

HSV分别代表,色调(H:hue),饱和度(S:saturation),亮度(V:value),由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model);

色调(H:hue):用角度度量,取值范围为0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为0°,绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是:黄色为60°,青色为180°,品红为300°;(OpenCV中H的取值范围为0~180,8bit存储时);

饱和度(S:saturation):取值范围为0~255,值越大,颜色越饱和;

亮度(V:value):取值范围为0(黑色)~255(白色);

效果展示


实现思路

如上效果图所示,我们要做的就是把视频中的绿色的小猪佩奇识别出来即可,下面是的识别步骤:

  • 使用PS取的小猪佩奇颜色的HSB值,相当于OpenCV的HSV,不过PS的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCV的HSV是:0~180、0~255、0~255,所以要对ps的hsv进行处理,H/2、SV*255;

  • 使用OpenCV位“与运算”提取HSV的颜色部分画面;

  • 使用高斯模糊优化图片;

  • 图片展示;

PS中工具栏右侧HSB显示:


完整代码

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#coding=utf-8

#HSV转换(颜色提取)

 

import cv2

import numpy as np

 

cap = cv2.VideoCapture(0)

 

while (1):

 _, frame = cap.read()

 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

 

 #在PS里用取色器的HSV

 psHSV = [112, 89, 52]

 diff = 40 #上下浮动值

 #因为PS的HSV(HSB)取值是:0~360、0~1、0~1,而OpenCV的HSV是:0~180、0~255、0~255,所以要对ps的hsv进行处理,H/2、SV*255

 lowerHSV = [(psHSV[0] - diff) / 2, (psHSV[1] - diff) * 255 / 100,

    (psHSV[2] - diff) * 255 / 100]

 upperHSV = [(psHSV[0] + diff) / 2, (psHSV[1] + diff) * 255 / 100,

    (psHSV[2] + diff) * 255 / 100]

 

 mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lowerHSV), np.array(upperHSV))

 

 #使用位“与运算”提取颜色部分

 res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

 #使用高斯模式优化图片

 res = cv2.GaussianBlur(res, (5, 5), 1)

 

 cv2.imshow('frame', frame)

 # cv2.imshow('mask', mask)

 cv2.imshow('res', res)

 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

  break

 

cv2.destroyAllWindows()

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以上就是python实现超简单的视频对象提取功能的详细内容,更多文章请关注木庄网络博客!!

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