Python OpenCV基于HSV的颜色分割如何实现

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1、什么是HSV

我们知道RGB颜色模式，通过不同的配比可以形成不同的颜色。HSV也是一种颜色模式，其模型如图所示

通过图示我们也能够看到，他和RGB颜色模型相似，也是由三个属性决定颜色，H、S、V分别是色彩、深度、明暗，按着图中方向的变化，其对应的颜色也会改变，三者也同样是有取值范围的：

• H（色调）：用角度度量，取值范围为0°～360°

• S（饱和度）：表示颜色接近光谱色的程度。通常取值范围为0%～100%，值越大，颜色越饱和。

• V（明度）：表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或反射比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。

HSV空间中三个指标相互独立，能够非常直观的表达色彩的明暗，色调，以及鲜艳程度，方便进行颜色之间的对比，所以经常在HSV中进行颜色的分割识别。在HSV中各个颜色的范围见下表

2、代码实战

从网上下载了一张交通信号灯的图片

我们的目的是进行颜色分割，将我们感兴趣的区域提取出来以方便下一步的操作。

2.1 createTrackbar使用方法及步骤

在开始实际操作之前，来了解一下createTrackbar。createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。可以直接观察阈值选择的效果，并确定想要的阈值。

使用Trackbar我们要了解两个函数；

（1）创建滑动条函数
 

一个滑动条只能用于一个参数，如果需要改变多个参数，可以使用多个滑动条。

cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)

各参数意义：
 

trackbarName：滑动空间的名称；
 

windowName：滑动空间用于依附的图像窗口的名称；
 

value：初始化阈值；
 

count：滑动控件的刻度范围；最小值默认为0。
 

onChange：回调函数（所谓回调函数即每次修改滑动条后，需要传入新变量的函数）的名称，其定义如下：

onchange：void foo（int，void*）。

其中第一个参数是滑动条位置，第二个参数是用户数据（请参见下一个参数）。如果回调是空指针，则不调用回调，但只更新值

用户数据：按原样传递给回调的用户数据。它可以用来处理滑动条事件而不使用全局变量。

（2）获取滑动条的值函数

cv.getTrackbarPos获取滑动条位置处的值

g = cv2.getTrackbarPos(trackbarName2, windowName)#第一个参数为滑动条1的名称，第二个参数为窗口的名称。

注意：需要在回调函数内部采用函数cv.getTrackbarPos获取滑动条位置处的值，不然如果存在多个滑动条时，函数无法获取更新后的参数值。

2.2 代码详解

import cv2# 滑动条的回调函数，获取滑动条位置处的值def empty(a):    h_min = cv2.getTrackbarPos("Hue Min","TrackBars")    h_max = cv2.getTrackbarPos("Hue Max", "TrackBars")    s_min = cv2.getTrackbarPos("Sat Min", "TrackBars")    s_max = cv2.getTrackbarPos("Sat Max", "TrackBars")    v_min = cv2.getTrackbarPos("Val Min", "TrackBars")    v_max = cv2.getTrackbarPos("Val Max", "TrackBars")    print(h_min, h_max, s_min, s_max, v_min, v_max)    return h_min, h_max, s_min, s_max, v_min, v_maxpath = 'Resources/11.jpg'# 创建一个窗口，放置6个滑动条cv2.namedWindow("TrackBars")cv2.resizeWindow("TrackBars",640,240)cv2.createTrackbar("Hue Min","TrackBars",0,179,empty)cv2.createTrackbar("Hue Max","TrackBars",19,179,empty)cv2.createTrackbar("Sat Min","TrackBars",110,255,empty)cv2.createTrackbar("Sat Max","TrackBars",240,255,empty)cv2.createTrackbar("Val Min","TrackBars",153,255,empty)cv2.createTrackbar("Val Max","TrackBars",255,255,empty)while True:    img = cv2.imread(path)    imgHSV = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)    # 调用回调函数，获取滑动条的值    h_min,h_max,s_min,s_max,v_min,v_max = empty(0)    lower = np.array([h_min,s_min,v_min])    upper = np.array([h_max,s_max,v_max])    # 获得指定颜色范围内的掩码    mask = cv2.inRange(imgHSV,lower,upper)    # 对原图图像进行按位与的操作，掩码区域保留    imgResult = cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)       cv2.imshow("Mask", mask)    cv2.imshow("Result", imgResult)        cv2.waitKey(1)

其实在交通信号灯检测中，我们只需要获得掩码（mask图像）就可以进行识别了。

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