基于Python检测动态物体颜色过程解析

前言

本攻略将介绍如何利用Python对动态物体颜色进行检测的过程。本攻略不涉及详细的Python基础知识讲解，假定读者已经对Python语法和OpenCV图像处理库有一定的了解。

目标

通过本攻略，读者将能够学习到：
- 如何读取视频文件
- 如何对视频中的帧进行处理
- 如何使用HSV颜色空间进行检测
- 如何利用形态学处理进行目标切割
- 如何绘制轮廓

准备工作

• 安装Python及OpenCV库
• 准备测试视频文件

步骤

1.读取视频文件

使用OpenCV中的cv2.VideoCapture()函数读取视频文件，并通过循环逐帧处理。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('sample.avi')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == False:
        break
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用cap.read()函数可以读取每一帧的图像数据，将其存储在frame变量中。利用cv2.imshow()函数可以显示图像，cv2.waitKey()函数可以控制每一帧的停留时间，cv2.destroyAllWindows()函数可以关闭窗口并释放资源。

2.颜色空间转换

由于在RGB颜色空间中，相同颜色在不同光照条件下具有不同的RGB值，因此我们需要用HSV颜色空间对颜色进行描述。HSV颜色空间将颜色描述为三个值：色调（H），饱和度（S）和亮度（V）。

hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

使用cv2.cvtColor()函数将RGB图像转换为HSV图像。

3.颜色筛选

在HSV颜色空间中，我们可以通过筛选色调，饱和度和亮度来检测我们感兴趣的颜色。

lower_red = np.array([0,50,50])
upper_red = np.array([10,255,255])
mask1 = cv2.inRange(hsv_frame, lower_red, upper_red)

lower_red = np.array([170,50,50])
upper_red = np.array([180,255,255])
mask2 = cv2.inRange(hsv_frame,lower_red,upper_red)

mask = mask1 + mask2

使用cv2.inRange()函数将选择HSV图像中的颜色范围可有效筛选我们感兴趣的颜色。

4.形态学操作

为了进一步处理我们的二值掩膜，在筛选后我们可以使用形态学操作来减少噪声并分割感兴趣的对象。

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

使用cv2.morphologyEx()函数将形态学操作应用于我们的二值掩膜。

5.绘制轮廓

使用cv2.findContours()函数找到二进制图像中的轮廓，在RGB图像上绘制这些轮廓，以便识别感兴趣的对象。

contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(frame,contours,-1,(0,255,0),3)

使用cv2.findContours()函数找到轮廓及其层次结构，使用cv2.drawContours()函数在RGB图像上绘制找到的轮廓。

示例

示例一

检测在早晨时间、周围环境光线较暗的情况下车辆在视频流中的运动轨迹，此时汽车的灯光较为明显，可以利用轮廓识别出牌照和车灯。

示例二

在物体尺度较大的情况下，我们可以使用基于HSV空间的草绿色检测，以区分场景中某一个类型独特的物品，比如标志牌，地标建筑等，以便进行后续操作。

结论

经过对以上步骤的操作，我们就可以通过Python检测动态物体颜色的过程，对于监控场景中的物体识别和目标跟踪等方面会有很大的帮助。