OpenCV学习7

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摄像头物体追踪-红色瓶盖
RGB色彩空间的基础是对叠加型三原色（红、绿、蓝）的应用。之所以选择它们，是因为把它们组合起来后可以产生色域很宽
的各种颜色。实际上，人类的视觉系统也是基于对三原色的感知，因为视锥细胞的灵敏度位于红绿蓝的光谱周围。这通常是数
字成像中默认的色彩空间，因为这就是人类看数字图像的方式。捕捉到的光线穿过红绿蓝三种滤波器，并且在数字图像中会对
红绿蓝三个通道做校正，当三种颜色强度相同时就会取得灰度，即从黑色（0, 0, 0）到白色（255,255, 255）。
但是，利用RGB色彩空间计算颜色之间的差距，并不是衡量两个颜色相似度的最好方式。实际上RGB并不是感知均匀的色彩空
间。就是说，两种具有一定差距的颜色可能看起来非常接近，而另外两种具有同样差距的颜色看起来却差别很大。
HSV和HLS这两种色彩空间很有意思，它们把颜色分解成加值的色调和饱和度组件或亮度组件。人类用这种方式来描述颜色会
更加自然。
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import numpy as np
import cv2 as cv
import time#为了获取视频，创建一个 VideoCapture 对象。它参数可以是设备的索引号，或者是一个视频文件。设备索引号就是在
#指定要使用的摄像头。一般的笔记本电脑都有内置摄像头。所以参数就是 0。你可以通过设置成 1 或者其他的来选择别的摄像头。
cap = cv.VideoCapture(0)
#根据上面的方法设定红色的阈值
lower_red = np.array([71,57,128])
upper_red = np.array([215,179,255])
i=1
#死循环
while(1):##摄像头逐帧捕捉，ret是返回状态，frame是视频帧ret,frame = cap.read()'''这一段是为了确认被追踪物体颜色，将被追踪物体（比如农夫山泉红色的瓶盖）放在摄像头下，摄像头一秒钟保存一次图像，然后用WIN自带画图工具打开图片，鼠标移动到图像红色瓶盖最亮部分，左下角会显示像素坐标位置如（439,263），获取图像该坐标颜色通道值 >>>img[263,439]  array([215, 179, 225], dtype=uint8)。再移动到图像红色瓶盖最暗部分，获取颜色通道值。time.sleep(1)savefile = str(i)+'.jpg'i += 1cv.imwrite(savefile,frame)'''#颜色空间转换成HSVhsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV)#根据阈值构建掩膜mask = cv.inRange(hsv,lower_red,upper_red)#对原图像和掩膜进行位运算res = cv.bitwise_and(frame,frame,mask = mask)#显示图像cv.imshow('frame',frame)cv.imshow('mask',mask)cv.imshow('res',res)#按q键后退出if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break
#释放摄像头
cap.release()
#关闭窗口
cv.destroyAllWindows()

##原始图像
##掩膜图像
##最后识别出的图像