python实现超简单的视频对象提取功能 实现超简单的视频对象提取功能 主要给大家介绍了关于利用python实现超简单的视频对象提取功能的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常 详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 视频对象提取 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 效果展示 实现思路 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 完整代码 #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() 总结总结 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言 交流，谢谢大家对我们的支持。