hsv = cv2.cvtcolor(roi, cv2.color_bgr2hsv)

时间: 2024-01-25 11:03:14 浏览: 75
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python OpenCV学习笔记直方图反向投影的实现

这段代码是用 OpenCV 库中的 cv2.cvtColor() 函数将图像从 BGR 颜色空间转换为 HSV 颜色空间。其中，roi 是需要转换颜色空间的图像区域。cv2.COLOR_BGR2HSV 是指将 BGR 颜色空间转换为 HSV 颜色空间的转换代码。HSV 颜色空间由色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个分量组成，相比 BGR 颜色空间更适合进行颜色识别等应用。
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hsv_roi = cv2.cvtColor(color_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

这行代码是将一个彩色图像color_roi转换成HSV色彩空间中的图像hsv_roi。HSV色彩空间由色相(Hue), 饱和度(Saturation)和亮度(Value)三个分量组成，与RGB色彩空间不同，HSV色彩空间更符合人类对颜色的感知。在OpenCV中...

详细解释hsv_roi = cv2.cvtColor(color_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

这行代码的作用是将BGR（蓝绿红）颜色空间的图像转换为HSV（色相、...在这行代码中，color_roi是一个BGR颜色空间的图像，hsv_roi是一个HSV颜色空间的图像。它们可以用于对图像进行颜色分割、特定颜色的物体检测等应用。

frame_hsv = cv2.cvtColor(frame_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)

这行代码使用OpenCV中的函数cvtColor()将一个BGR彩色图像转换为HSV颜色空间。HSV颜色空间包含三个通道：色相（H），饱和度（S）和亮度（V）。这个函数将每个像素的BGR值转换为对应的HSV值，并返回一个新的HSV图像...

ROI = frame[y1:y2, x1:x2].copy() hsv_img = cv2.cvtColor(ROI, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = np.array([40, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_1, upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_2, upper_hsv_2) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.blur(mask, (3, 3))

这段代码是一个基于HSV颜色空间的图像分割操作，用于...利用这两组阈值，使用cv2.inRange函数分别得到两个二值化的掩模图像，再将这两个图像合并得到最终的掩模图像。最后对掩模图像进行模糊处理，以便更好地消除噪声。

解释一下这段代码import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化 ROI ret, frame = cap.read() roi = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化 CamShift hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180]) cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 开始跟踪 term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) while True: ret, frame = cap.read() if ret == True: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1) ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit) pts = cv2.boxPoints(ret) pts = np.int0(pts) img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2) cv2.imshow('CamShift', img) k = cv2.waitKey(60) & 0xff if k == 27: break else: break cv2.destroyAllWindows() cap.release()

5. 开始跟踪：循环读取每一帧图像，将图像转换为HSV颜色空间，并使用cv2.calcBackProject函数根据ROI的直方图创建反向投影图像。然后利用cv2.CamShift函数进行目标跟踪，返回目标位置和大小。接下来，根据目标...

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

hsv_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() ...

def detectFaceOpenCVDnn(net, frame): blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (300, 300), [104, 117, 123], False, False) frameHeight = frame.shape[0] frameWidth = frame.shape[1] net.setInput(blob) detections = net.forward() for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > conf_threshold: x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * frameWidth) y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * frameHeight) x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * frameWidth) y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * frameHeight) ROI = frame[y1:y2, x1:x2].copy() hsv_img = cv2.cvtColor(ROI, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = np.array([40, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_1, upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_2, upper_hsv_2) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.blur(mask, (3, 3)) # print(len(mask[mask == 255])) # print(len(mask[mask == 0])) return (len(mask[mask == 255])) / (len(mask[mask == 255]) + len(mask[mask == 0])) return 0

然后，它根据预设的颜色范围，使用 cv2.inRange 函数生成对应的颜色掩膜，并将两个掩膜相加。最后，它将掩膜进行模糊处理，并计算人脸区域中颜色为目标颜色的像素占总像素数的比例作为人脸面积。如果没有检测到人脸...

[INFO] [1689081260.009695]: Starting detect object Traceback (most recent call last): File "Light.py", line 138, in <module> image_converter.loop() File "Light.py", line 125, in loop self.detect_object() File "Light.py", line 108, in detect_object r = self.detectColor(roi) File "Light.py", line 58, in detectColor hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.error: OpenCV(3.4.5) /home/qz/qingzhou_ws/src/opencv-3.4.5/modules/imgproc/src/color.cpp:181: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'

这个错误是由于在cv2.cvtColor函数中传入了一个空图像引起的。根据报错信息，可以看到是在Light.py文件的第108行发生的错误。在这行代码中，尝试将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。请确保在调用cv2.cvtColor...

import cv2 import numpy as np # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] for i in range(num_samples): image = cv2.imread('image_'+str(i)+'.jpg', 0) hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码中也没有定义num_samples这个变量，所以在执行for i in range(num_samples):这个循环时，会报错NameError: name 'num_samples' is not defined。你需要在代码中定义并赋值num_samples这个变量，例如...

import cv2 import time # 设置检测区域 region_of_interest = (0, 0, 100, 200) # 左上角位置和矩形宽高 # 延迟 daley = 1.5 def detect_colors(frame, region): # 转换颜色空间为HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # # 设定红色的阈值范围 # lower_red = (0, 100, 100) # upper_red = (10, 255, 255) # 设定绿色的阈值范围 lower_while=(200,100,100) upper_while=(255,255,255) # 设定蓝色的阈值范围 lower_blue = (100, 100, 100) upper_blue = (130, 255, 255) # 提取感兴趣区域 roi = hsv[region[1]:region[1]+region[3], region[0]:region[0]+region[2]] # 对图像进行颜色过滤 # mask_red = cv2.inRange(roi, lower_red, upper_red) mask_green = cv2.inRange(roi, lower_while, upper_while) mask_blue = cv2.inRange(roi, lower_blue, upper_blue) # 检测红色并打印颜色信息 # if cv2.countNonZero(mask_red) > 0: # print("检测到红色") # time.sleep(daley) # return frame # 检测绿色并打印颜色信息 if cv2.countNonZero(mask_green) > 0: print("检测到绿色") time.sleep(daley) return frame # 检测蓝色并打印颜色信息 if cv2.countNonZero(mask_blue) > 0: print("检测到蓝色") time.sleep(daley) return frame return frame # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取帧 ret, frame = cap.read() if ret: # 检测颜色并显示结果 result = detect_colors(frame, region_of_interest) cv2.imshow('Color Detection', result) # 按下ESC键退出循环 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放摄像头和关闭窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows()

接下来，函数提取感兴趣区域，并使用cv2.inRange函数将阈值应用于该区域，得到颜色的二值掩码。最后，函数通过计算二值掩码中非零像素的数量来判断是否检测到绿色或蓝色，并在检测到时打印相应的信息。 在主循环...

# Convert the frame to grayscale gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Apply adaptive thresholding to create binary image with white areas representing potential crispers thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 5) # Use contour detection to find the contours of the potential crispers contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # Convert BGR to HSV color space for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) # Skip any contour that is too small if w < 20 or h < 20: continue # Extract the region of interest (ROI) from the original grayscale frame roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] # Calculate average pixel value in the ROI avg_pixel_value = cv2.mean(roi_gray)[0] # If the ROI has a lower than threshold average pixel value then it's probably transparent if avg_pixel_value < 100: # Draw rectangle around the crisper on the original color frame cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # Print the coordinates of crisper's center print(f"Crisper coordinate: ({x + w//2}, {y + h//2})") # Display the resulting frame cv2.imshow('Transparent Crisper Detection', frame)

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hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_black = np.array([0, 0, 0]) upper_black = np.array([180, 255, 30]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black) if cv2.countNonZero(mask) == ...

#include <iostream> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui_c.h> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { VideoCapture capture("D:/dvp/sample/dataset/traffic.mp4"); if (!capture.isOpened()) { //error in opening the video input cerr << "Unable to open file!" << endl; return 0; } Mat frame, roi, hsv_roi, mask; // take first frame of the video capture >> frame; // setup initial location of window Rect track_window(300, 200, 100, 50); // simply hardcoded the values // set up the ROI for tracking roi = frame(track_window); cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int histSize[] = { 180 }; int channels[] = { 0 }; calcHist(&hsv_roi, 1, channels, mask, roi_hist, 1, histSize, range); normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, NORM_MINMAX); // Setup the termination criteria, either 10 iteration or move by atleast 1 pt TermCriteria term_crit(TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, 10, 1); while (true) { Mat hsv, dst; capture >> frame; if (frame.empty()) break; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); calcBackProject(&hsv, 1, channels, roi_hist, dst, range); // apply meanshift to get the new location meanShift(dst, track_window, term_crit); // Draw it on image rectangle(frame, track_window, 255, 2); imshow("img2", frame); setMouseCallback("img2", onMouse, 0); int keyboard = waitKey(30); if (keyboard == 'q' || keyboard == 27) break; } }帮我更改此段代码，使其能够通过gui使用鼠标来框选指定区域

cvtColor(roi, hsv_roi, COLOR_BGR2HSV); inRange(hsv_roi, Scalar(0, 60, 32), Scalar(180, 255, 255), mask); float range_[] = { 0, 180 }; const float* range[] = { range_ }; Mat roi_hist; int ...

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