颜色过滤¶

在一张图片中,如果某个物体的颜色为纯色,那么我们就可以使用颜色过滤inRange的方式很方便的来提取这个物体.

下面我们有一张网球的图片,并且网球的颜色为一定范围内的绿色,在这张图片中我们找不到其它颜色也为绿色的图片,所以我们可以考虑使用绿色来提取它!

图片的颜色空间默认为BGR颜色空间,如果我们想找到提取纯绿色的话,我们可能需要写(0,255,0)这样的内容,假设我们想表示一定范围的绿色就会很麻烦!

所以我们考虑将它转成HSV颜色空间,绿色的色调H的范围我们很容易知道,剩下的就是框定颜色的饱和度H和亮度V就可以啦!

实现步骤:

读取一张彩色图片
将RGB转成HSV图片
定义颜色的范围,下限位(30,120,130),上限为(60,255,255)
根据颜色的范围创建一个mask

import cv2 as cv
# 读取图片
rgb_img = cv.imread("assets/tenis1.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
cv.imshow("rgb_img",rgb_img)
# 将BGR颜色空间转成HSV空间
hsv_img = cv.cvtColor(rgb_img, cv.COLOR_BGR2HSV)

# 定义范围 网球颜色范围
lower_color = (30,120,130)
upper_color = (60,255,255)

# 查找颜色
mask_img = cv.inRange(hsv_img, lower_color, upper_color)
# 在颜色范围内的内容是白色, 其它为黑色
cv.imshow("mask_img",mask_img)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

替换背景案例¶

实现步骤¶

1. 从绿幕图片中过滤出绿幕¶

2. 将狮子从绿幕中抠出来¶

3. 在itheima图片上抠出狮子的位置¶

4. 将狮子和黑马图片进行相加得到最终的图片¶

import cv2 as cv
# 1.读取绿幕图片
green_img = cv.imread("assets/lion.jpg", cv.IMREAD_COLOR)

hsv_img = cv.cvtColor(green_img,cv.COLOR_BGR2HSV)
# 2. 定义绿幕的颜色范围
lower_green = (35,43,60)
upper_green = (77,255,255)
# 3. 使用inrange找出所有的背景区域
mask_green = cv.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)

# 复制狮子绿幕图片
mask_img = green_img.copy()
# 将绿幕图片，对应蒙板图片中所有不为0的地方全部改成0
mask_img[mask_green!=0]=(0,0,0)
cv.imshow("dst",mask_img)

# itheima图片 对应蒙板图片为0的地方全都改成0,抠出狮子要存放的位置
itheima_img = cv.imread("assets/itheima.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
itheima_img[mask_green==0]=(0,0,0)
cv.imshow("itheima",itheima_img)

# 将抠出来的狮子与处理过的itheima图片加载一起
result = itheima_img+mask_img
cv.imshow("result",result)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()