【Opencv小项目 1】Opencv实现简单颜色识别_「已注销」_opencv 色彩识别

网络投稿 02-07 4411

参考 Opencv简单颜色识别 Youtube教学视频BGR HSV颜色模型步骤一、 BGR 和 HSV 颜色模型

BGR Model BGR模型表示三种颜色通道：红、绿、蓝，采用BGR模型的图像的颜色就是由红绿蓝三种颜色加权和混合而成。此类模型的缺点显而易见，就是很难去表达一种颜色。比如你修改了如下BGR中的B值，间接地, G和R通道的颜色也会被改变掉。

HSV Model H表示Hue颜色；S表示Saturation饱和度；V表示Value明度。简单理解就是 H指定一种颜色，从0到360； S是白光所占程度，从0到1, 0表示饱和度最高，就是白光最多； V表示明度，从0到1， 0表示最暗

二、使用摄像头,利用HSV实现颜色识别

1. 思路读取摄像头视频流，取窗口中间一点，将其像素值(BGR)转换为HSV，然后根据Hue来简单判断颜色。然后显示到窗口上。

2.代码

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1080) #set window's width and height cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,780) while True: _, frame = cap.read() hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) height,width,_ = hsv_frame.shape wx = int(width/2) # center wy = int(height/2) center_color = hsv_frame[wy,wx] #中心点HSV像素值 hue_value = center_color[0] #取Hue if hue_value < 5: color = 'RED' elif hue_value < 22: color = 'ORANGE' elif hue_value < 33: color = 'YELLOW' elif hue_value < 78: color = 'GREEN' elif hue_value <131: color = 'BLUE' elif hue_value < 167: color = 'VIOLET' else: color ='RED' bgr_color = frame[wy,wx] b,g,r = int(bgr_color[0]),int(bgr_color[1]),int(bgr_color[2]) cv2.circle(frame,(wx,wy),5,(0,255,0),3) # center (x,y) cv2.putText(frame,color,(10,50),0,1,(b,g,r),2) cv2.imshow('frame',frame) key = cv2.waitKey(1) if key ==27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

3.效果