OpenCV---色彩空间（二）HSV追踪颜色对象和通道分离与合并

一：HSV追踪有颜色对象

def inRange(src, lowerb, upperb, dst=None)　　#lowerb是上面每个颜色分段的最小值，upperb是上面每个颜色分段的最大值，都是列表类型

（一）捕获视频中的红色

import cv2 as cv
import numpy as np

def extrace_object():
    capture = cv.VideoCapture("./1.mp4")
    while True:
        ret,frame = capture.read()  #frame是每一帧图像，ret是返回值，为0是表示图像读取完毕
        if ret == False:
            break
        hsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)
        lower_hsv = np.array([0,43,46])
        upper_hsv = np.array([10,255,255])
        mask = cv.inRange(hsv,lower_hsv,upper_hsv)
        cv.imshow("video",frame)
        cv.imshow("mask", mask)
        c = cv.waitKey()
        if c == :
            break

extrace_object(src) 

二：通道分离与合并

（一）通道分离

src = cv.imread("./6.jpg")  #读取图片
cv.namedWindow("RGB",cv.WINDOW_AUTOSIZE)    #创建GUI窗口,形式为自适应
cv.imshow("RGB",src)    #通过名字将图像和窗口联系

b,g,r = cv.split(src)   #通道分离为r,g,b三个
cv.imshow("B",b)
cv.imshow("G",g)
cv.imshow("R",r)

（二）修改某一通道（b,g,r）

src[:,:,0]=0    #b变为0黑
cv.imshow("change image0",src)
src[:,:,1]=0    #g变为黑
cv.imshow("change image1",src)
src[:,:,2]=0    #r变为黑
cv.imshow("change image2",src)

（三）合并通道

src2 = cv.merge([b,g,r])
cv.imshow("meger image",src2)