我们可以利用BGR 转换到 HSV来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间 中更容易表示一个特定颜色。在我们的程序中，我们要提取的是一个蓝色的物 体。下面就是就是我们要做的几步：


1.从视频中获取每一帧图像 将图像转换到 HSV 空间


2.设置 HSV 阈值到蓝色范围。


3.获取蓝色物体，当然我们还可以做其他任何我们想做的事，比如：在蓝色 物体周围画一个圈。


下面就是我们的代码：


import cv2
import numpy as np
cap=cv2.VideoCapture(0)
while(1):
# 获取每一帧
ret,frame=cap.read()
# 转换到 HSV
hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 设定蓝色的阈值
lower_blue=np.array([110,50,50])
upper_blue=np.array([130,255,255])
# 根据阈值构建掩模
mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
# 对原图像和掩模进行位运算
res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
# 显示图像
cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('res',res)
k=cv2.waitKey(5)&0xFF
if k==27:
break
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV HSV物体跟踪_显示图像

、

找到  HSV 值


      函数 cv2.cvtColor() ，传入的参数是BGR 值。例如，我们要找到绿色的 HSV 值，我们只需在终 端输入以下命令：


import cv2
import numpy as np

green=np.uint8([[[0,255,0]]])
hsv_green=cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_green)


[[[ 60 255 255 ]]]


现在你可以分别用 [H-100 ， 100 ， 100] 和 [H+100 ， 255 ， 255] 做上下阈值。