所谓HSV，就是H （Hue，色调） 、S （Saturation，饱和度） 、V （亮度，Value） 。
在HSV色彩空间里，HSV中的H取值范围为[0,360]，
在OpenCV中，直接将色调角度除以2，得到[0,180]之间的值
，以适应8位二进制(256个灰度级)的存储和表示范围。
灰度颜色中。RGB都是相等的，饱和度为0。饱和度的范围应该为[0,1]，为了适应8位图的256个像素级，需要将其映射为[0,255]。
亮度的范围为[0,1]，亮度值
OpenCV
将值映射为[0,255]。
亮度值越大，图像越亮。当亮度为0时，为纯黑色。
获取指定颜色
在OpenCV中，测试RGB色彩空间中的值转换到HSV色彩空间后的值。
为了方便理解，这里分别对红绿蓝单项色进行显示。
import cv2
import numpy as np
# ------------------------------蓝色
imgBlue = np.zeros([1, 1, 3], dtype=np.uint8)
imgBlue[0, 0, 0] = 255
Blue = imgBlue
BlueHSV = cv2.cvtColor(Blue, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print("Blue=\n", Blue)
print("BlueHSV=\n", BlueHSV)
# ------------------------------绿色
imgGreen = np.zeros([1, 1, 3], dtype=np.uint8)
imgGreen[0, 0, 1] = 255
Green = imgGreen
GreenHSV = cv2.cvtColor(Green, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print("Green=\n", Green)
print("GreenHSV=\n", GreenHSV)
# ------------------------------红色
imgRED = np.zeros([1, 1, 3], dtype=np.uint8)
imgRED[0, 0, 2] = 255
RED = imgRED
REDHSV = cv2.cvtColor(RED, cv2.COLOR_BGR2HSV)
print("RED=\n", RED)
print("REDHSV=\n", REDHSV)
Blue=
[[[255 0 0]]]
BlueHSV=
[[[
120
255 255]]]
Green=
[[[ 0 255 0]]]
GreenHSV=
[[[
60
255 255]]]
[[[ 0 0 255]]]
REDHSV=
[[[
0
255 255]]]
标记指定颜色
颜色的差异主要体现在H通道的不同，通过对H通道值进行筛选，便能够筛选出特定的颜色。
通过inRange函数锁定特定值
OpenCV中，通过cv2.inRange()来判断图像内像素点是否在范围内。
dst = cv2.inRange( src, lowerb, upperb)
dst 表示输出结果
src表示要检查的数组或者图像
lowerb表示范围下界
upperb表示范围上界
src在指定区域，那么dst对应位置值为255
src在指定区域，那么dst对应位置值为0
说实话，这和matlab里的一些
字符串
函数是一样的。这里用一个二维数组来演示。
import cv2
import numpy as np
img = np.random.randint(0, 256, size=[5, 5], dtype=np.uint8)
min = 100
max = 200
msk = cv2.inRange(img, min, max)
print("img = \n", img)
print("msk = \n", msk)
img =
[[130 117 115 172 183]
[216 104 122 165 118]
[175 5 249 250 187]
[154 15 129 219 19]
[135 28 106 255 21]]
msk =
[[255 255 255 255 255]
[ 0 255 255 255 255]
[255 0 0 0 255]
[255 0 255 0 0]
[255 0 255 0 0]]
例 ：分别提取OpenCV的logo里的红绿蓝颜色。
需要注意的是，在提取颜色的时候，
往往不能提取特定的值，而是提取一个范围，区域一般为10~15这样
。
H通道表示颜色，S通道和V通道的取值范围一般为[100,255]，当饱和度或亮度太低时，计算的色调可能就不是很可靠。根据上述分析，各颜色的范围：
蓝色：[110,100,100] 到 [130, 255, 255]
绿色：[50,100,100] 到 [70, 255, 255]
红色：[0,100,100] 到 [10, 255, 255]
import cv2
import numpy as np
opencv = cv2.imread('OPENCVLOGO.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(opencv, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('OPENCV', opencv)
# --------指定蓝色区域-------
minBlue = np.array([110, 50, 50])
maxBlue = np.array([130, 255, 255])
maskBlue = cv2.inRange(hsv, minBlue, maxBlue)
# 通过掩码按位与操作，锁定蓝色区域
blue = cv2.bitwise_and(opencv, opencv, mask=maskBlue)
cv2.imshow('blue', blue)
# --------指定绿色区域-------
minGreen = np.array([50, 50, 50])
maxGreen = np.array([70, 255, 255])
maskGreen = cv2.inRange(hsv, minGreen, maxGreen)
# 通过掩码按位与操作，锁定绿色区域
Green = cv2.bitwise_and(opencv, opencv, mask=maskGreen)
cv2.imshow('Green', Green)
# --------指定红色区域-------
minRed = np.array([0, 50, 50])
maxRed = np.array([10, 255, 255])
maskRed = cv2.inRange(hsv, minRed, maxRed)
# 通过掩码按位与操作，锁定红色区域
Red = cv2.bitwise_and(opencv, opencv, mask=maskRed)
cv2.imshow('Red', Red)
cv2.waitKey()
在标定颜色的基础上，可以将标注范围进一步推广到特定的对象上，可以估算肤色在HSV的范围，然后在HSV空间内筛选出肤色范围内的值，即可将肤色部分提取出来。
在素材里，我找了一个大美女的图片，背景已经经过了我的抠图处理，选择背景为纯白色，主要是为了简化程序，因为这里只是做个演示。
假定色调值在[5,170]之间
饱和度值在[25,166]之间
import cv2
img = cv2.imread('C:/Users/Administrator/Desktop/Blog/Opencv/mn.png')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
minHue = 5
maxHue = 170
hueMask = cv2.inRange(h, minHue, maxHue)
minSat = 25
maxSat = 166
satMask = cv2.inRange(s, minSat, maxSat)
msk = hueMask & satMask
roi = cv2.bitwise_and(img, img, mask=msk)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('ROI', roi)
cv2.waitKey()
思考：右图为什么不该黑的地方黑了呢？
调整图片亮度
将一幅图像的H通道和S通道的值保持不变，而将其V通道的值都调整为255，即设置为最亮，观察得到的效果。
import cv2
img = cv2.imread('boy.png')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
h, s, v = cv2.split(hsv)
print(v)
v[:, :] = 255
newHSV = cv2.merge([h, s, v])
mynew = cv2.cvtColor(newHSV, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('ART', mynew)
cv2.waitKey()
▶ 本网站名称：
陶小桃Blog
▶ 本文链接：
https://www.52txr.cn/2021/OpenCV13.html
▶ 本网站的文章部分内容可能来源于网络，仅供大家学习与参考，如有侵权，请联系站长进行核实删除。
▶ 转载本站文章需要遵守：商业转载请联系站长，非商业转载请注明出处！！
▶ 站长邮箱
[email protected] 或
[email protected] ，如不方便留言可邮件联系。
文章中添加关键词标签链接_内链建设_SEO_typecho的Keywords插件
内耗一周，大致想清楚人生选择
OpenCV For Python入门55 分水岭算法实现案例
【本科毕设查重】学校查的重复率是自己查的好几倍？
不少文章都排到了百度第一名，证明坚持用心创作总会好的
【MySQL学习34】MySQL的优化（二）
ChatGPT出现“Sorry, you have been blocked”并不是被封号了，而是节点ip被临时拉黑
【MySQL学习18】MySQL视图基本操作
什么是图像语义分割？图像语义分割和图像实例分割有什么区别？
看来看去境内服务器还是腾讯云卖的轻量服务器良心点
最后一次“优站计划”提现，谢谢51LA统计官方
【深度学习入门9】线性代数_矩阵向量及运算
※热评文章推荐※
一招破除阿里云盘压缩包不能分享的限制_zip文件类型不支持分享_如何解决压缩包阿里云盘分享不了
解决Typora报错This beta version of Typora is expired, please download and install a newer version.
Typecho的原生评论区插入图片的进一步优化：插入图片自动返回img链接到评论框
[2022.07最新]原版/汉化版Marktext-V0.17.1安装包下载_Marktext中文汉化包
Typecho评论区头像改为随机头像_非插件方法php代码_博主有专属固定头像,访客是随机头像
【成功解决】关于网站内容在Bing上的收录展示全部消失这件事
字体文件太大怎么办？使用Python库fonttools大幅度压缩字体的大小，实现字体几百KB大小
劝学：中小学生站长还是尽量以学业为重
本站更换了鸿蒙Sans字体_博客字体_华为鸿蒙字体下载_HarmonyOS_Sans_小米字体MiSans_woff2
HandSome代码高亮消失怎么办_代码框的复制按钮没了_Uncaught SyntaxError: Unexpected end of input、hljs is not defined
简单罗列一下我的2023年Flags
全网超详细ANSYS Maxwell16下载及安装
