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視頻對象提取
與其說是視頻對象提取，不如說是視頻顏色提取，因為其本質還是使用了OpenCV的HSV顏色物體檢測。下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧。
HSV介紹
HSV分別代表，色調（H：hue），飽和度（S：saturation），亮度（V：value），由A. R. Smith在1978年創建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model)；
色調（H：hue）：用角度度量，取值范圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°，品紅為300°；（OpenCV中H的取值范圍為0~180，8bit存儲時）；
飽和度（S：saturation）：取值范圍為0~255，值越大，顏色越飽和；
亮度（V：value）：取值范圍為0(黑色)～255(白色)；
效果展示
實現思路
如上效果圖所示，我們要做的就是把視頻中的綠色的小豬佩奇識別出來即可，下面是的識別步驟：
PS中工具欄右側HSB顯示：
完整代碼
#coding=utf-8
#HSV轉換（顏色提取）
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 #上下浮動值
#因為PS的HSV（HSB）取值是：0~360、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要對ps的hsv進行處理，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“與運算”提取顏色部分
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
#使用高斯模式優化圖片
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()
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對億速云的支持。
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