网站建设预付款如何付,淘宝做网站的公司,乐山的网站建设公司,柬埔寨旅游网站建设今日继续学习树莓派4B 4G#xff1a;#xff08;Raspberry Pi#xff0c;简称RPi或RasPi#xff09; 本人所用树莓派4B 装载的系统与版本如下: 版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Opencv 版本是4.5.1#xff1a; OpenCv颜色追踪_程序手动调试HSV色彩空间_检测灰度图中的…今日继续学习树莓派4B 4GRaspberry Pi简称RPi或RasPi 本人所用树莓派4B 装载的系统与版本如下: 版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Opencv 版本是4.5.1 OpenCv颜色追踪_程序手动调试HSV色彩空间_检测灰度图中的圆
今日学习的程序主要是为了能够手动微调整好更为适合多变环境的HSV色彩空间
文章提供测试代码讲解整体代码贴出、测试效果图 目录 实验目的 实验大致过程视频 完整实例代码贴出: 代码小结: 代码实验操作与测试结果图: 应用HSV阈值函数 cv2.inRange() 组合HSV阈值 cv2.bitwise_and(): 形态学操作函数:(膨胀/腐蚀/开运算/闭运算): 高斯模糊cv2.GaussianBlur(): 霍夫圆变换来检测圆形: 网上查阅资料贴出: 实验目的 实时地从视频流中检测特定颜色范围内的圆形物体。 用户可以通过Trackbars调整HSV颜色阈值来指定要检测的HSV颜色范围。使得程序对特定颜色小球的检测更为准确 检测到的圆形物体将在原始帧上被绘制出来并根据其大小以不同的颜色和线宽进行区分。此外如果检测到的圆的半径超过某个阈值在这里是35则会设置一个标志buzz。 实验全部过程视频 OpenCv颜色追踪_程序手动调试HSV色彩空间_检测圆 完整实例代码贴出: 实时地从视频流中检测特定颜色范围内的圆形物体。 可以通过Trackbars调整HSV颜色阈值来指定要检测圆的颜色范围。 # -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import time kernel np.ones((5,5),np.uint8)
# 从网络摄像头获取输入
cap cv2.VideoCapture(0)time.sleep(0.5)# 将视频尺寸减小到320x240这样rpi处理速度就会更快
cap.set(3,320)
cap.set(4,240)#第一个空回调函数
def nothing(x):pass# 创建一个供以后使用的窗口
cv2.namedWindow(HueComp)
cv2.namedWindow(SatComp)
cv2.namedWindow(ValComp)
cv2.namedWindow(closing)
cv2.namedWindow(tracking)# 创建跟踪条的最小和最大的色调饱和度和价值
# 允许用户实时调整参数值HSV
cv2.createTrackbar(hmin, HueComp,12,179,nothing)
cv2.createTrackbar(hmax, HueComp,37,179,nothing)cv2.createTrackbar(smin, SatComp,96,255,nothing)
cv2.createTrackbar(smax, SatComp,255,255,nothing)cv2.createTrackbar(vmin, ValComp,186,255,nothing)
cv2.createTrackbar(vmax, ValComp,255,255,nothing)while(1):buzz 0#读取帧并转换到HSV空间_, frame cap.read()hsv cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)hue,sat,val cv2.split(hsv)#获取Trackbar的当前值hmn cv2.getTrackbarPos(hmin,HueComp)hmx cv2.getTrackbarPos(hmax,HueComp)smn cv2.getTrackbarPos(smin,SatComp)smx cv2.getTrackbarPos(smax,SatComp)vmn cv2.getTrackbarPos(vmin,ValComp)vmx cv2.getTrackbarPos(vmax,ValComp)#应用HSV阈值hthresh cv2.inRange(np.array(hue),np.array(hmn),np.array(hmx))sthresh cv2.inRange(np.array(sat),np.array(smn),np.array(smx))vthresh cv2.inRange(np.array(val),np.array(vmn),np.array(vmx))# 组合HSV阈值 使用按位与操作来组合三个HSV分量的阈值结果从而得到颜色范围内所有像素的掩码。tracking cv2.bitwise_and(hthresh,cv2.bitwise_and(sthresh,vthresh))#形态学操作#对掩码进行膨胀、闭操作和高斯模糊以减少噪声并增强圆形物体的检测。dilation cv2.dilate(tracking,kernel,iterations 1)closing cv2.morphologyEx(dilation, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)closing cv2.GaussianBlur(closing,(5,5),0)#使用霍夫圆变换来检测圆形。circles cv2.HoughCircles(closing,cv2.HOUGH_GRADIENT,2,120,param1120,param250,minRadius10,maxRadius0)#绘制检测到的圆形#如果检测到圆形就在原始帧上绘制它们。根据圆形的半径大小使用不同的颜色和线宽进行绘制。if circles is not None:x, y, r circles[0][0]x_p int(round(x))print (x_p)for i in circles[0,:]:if int(round(i[2])) 30:cv2.circle(frame,(int(round(i[0])),int(round(i[1]))),int(round(i[2])),(0,255,0),5)cv2.circle(frame,(int(round(i[0])),int(round(i[1]))),2,(0,255,0),10)elif int(round(i[2])) 35:cv2.circle(frame,(int(round(i[0])),int(round(i[1]))),int(round(i[2])),(0,0,255),5)cv2.circle(frame,(int(round(i[0])),int(round(i[1]))),2,(0,0,255),10)buzz 1 cv2.imshow(HueComp,hthresh)cv2.imshow(SatComp,sthresh)cv2.imshow(ValComp,vthresh)cv2.imshow(closing,closing)cv2.imshow(tracking,frame)if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q):cap.release()L_Motor.stop()R_Motor.stop()GPIO.cleanup()cv2.destroyAllWindows() breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows() 代码小结: 1、创建Trackbar 2、始化循环读取帧并转换到HSV空间 3、获取Trackbar的当前值 4、应用HSV阈值 5、组合HSV阈值 6、形态学操作 7、检测圆形 8、绘制检测到的圆形 9、输出和判断 代码实验操作与测试结果图: 1、使用树莓派的USB摄像头拍摄一张球形物体的图片用于取色获取大致BGR色域范围 我的颜色范围是138 67 17 拍摄程序在这篇文章有提到树莓派4B_OpenCv学习笔记4:测试摄像头_imread加载显示图像_imwrite保存图片_树莓派摄像头怎么保存照片-CSDN博客 2、运行程序将BGR颜色空间转换为HSV BGR_HSV转换程序在这篇文章有提到 树莓派4B_OpenCv学习笔记6:OpenCv识别已知颜色_运用掩膜_树莓派 图像融合-CSDN博客 3、运行本次实验的程序将TrackBar调整到差不多的HSV范围 发现如果不进行调整直接运用第二步得到的颜色空间范围那么将会检测到许多的“圆” 然后根据HSV窗口展示轮廓调整它们的最大值与最小值使其掩膜中的目标圆球轮廓更清晰而其余噪声点更小 然后拿远点测试以及将瓶盖侧放看是否会误检测为圆 应用HSV阈值函数 cv2.inRange() #应用HSV阈值 hthresh cv2.inRange(np.array(hue),np.array(hmn),np.array(hmx)) sthresh cv2.inRange(np.array(sat),np.array(smn),np.array(smx)) vthresh cv2.inRange(np.array(val),np.array(vmn),np.array(vmx)) hthresh np.array(hue): HSV图像中的色调通道H。np.array(hmn): 色调通道的下限值。np.array(hmx): 色调通道的上限值。输出: 一个二值图像其中在hmn和hmx之间的色调值被设置为白色其他值被设置为黑色。 sthresh np.array(sat): HSV图像中的饱和度通道S。np.array(smn): 饱和度通道的下限值。np.array(smx): 饱和度通道的上限值。输出: 一个二值图像其中在smn和smx之间的饱和度值被设置为白色其他值被设置为黑色。 vthresh np.array(val): HSV图像中的亮度通道V或I取决于你如何称呼它。np.array(vmn): 亮度通道的下限值。np.array(vmx): 亮度通道的上限值。输出: 一个二值图像其中在vmn和vmx之间的亮度值被设置为白色其他值被设置为黑色。 Tip之前的颜色追踪实验也用到了掩膜inRange(),只不过指定的通道为HSV全部 树莓派4B_OpenCv学习笔记12OpenCv颜色追踪_画出轨迹-CSDN博客 组合HSV阈值 cv2.bitwise_and(): # 组合HSV阈值 使用按位与操作来组合三个HSV分量的阈值结果 从而得到颜色范围内所有像素的掩码。 tracking cv2.bitwise_and(hthresh,cv2.bitwise_and(sthresh,vthresh)) 函数作用 cv2.bitwise_and() 对两个数组进行按位与操作通常用于组合或修改二值图像。 当想将多个二值图像或掩码组合在一起时通常需要使用这个函数来确保只有在所有掩码中对应位置都为“真”即白色或255的像素才会在结果图像中保留为白色。 在给出的例子中将三个HSV分量色调、饱和度和亮度的阈值结果组合成一个最终的掩码以识别特定颜色范围内的所有像素。 在这个修正后的代码中 hsv_thresh_hs 是 hthresh 和 sthresh 的按位与结果它只包含同时在色调和饱和度范围内的像素。tracking 是 hsv_thresh_hs 和 vthresh 的按位与结果它只包含同时在色调、饱和度和亮度范围内的像素即您想要跟踪的颜色范围内的所有像素。 形态学操作函数:(膨胀/腐蚀/开运算/闭运算): closing cv2.morphologyEx(dilation, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) cv2.morphologyEx() 是 OpenCV 中用于形态学变换的函数它可以执行各种形态学操作如腐蚀erosion、膨胀dilation、开运算opening和闭运算closing等。 在给出的例子中cv2.morphologyEx(dilation, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 是执行闭运算closing operation的调用。 函数作用闭运算首先执行膨胀操作然后执行腐蚀操作。闭运算的主要目的是消除图像中的小孔即黑色区域中的白色点并连接相邻的对象。这在图像处理中用于平滑物体的轮廓去除小的孔洞以及连接断裂的轮廓。 传入参数 src 输入图像通常是二值图像。在给出的例子中是 dilation即已经过膨胀操作的图像。 类型可以是灰度图或二值图其数据类型通常是 CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F, 或 CV_64F 之一。描述源图像即要进行形态学操作的图像。 operation 形态学操作的类型。在给出的例子中是 cv2.MORPH_CLOSE表示执行闭运算。 cv2.MORPH_ERODE腐蚀操作cv2.MORPH_DILATE膨胀操作cv2.MORPH_OPEN开运算先腐蚀后膨胀cv2.MORPH_CLOSE闭运算先膨胀后腐蚀cv2.MORPH_GRADIENT形态学梯度cv2.MORPH_TOPHAT原图像减去膨胀的图像cv2.MORPH_HITMISS结构元素对应的点集比较注意其他可能还有如 cv2.MORPH_BLACKHAT 等操作具体请参考 OpenCV 官方文档。 kernel结构元素structuring element。 类型数组通常是 numpy 数组形状如矩形、椭圆或交叉形等。描述定义了形态学操作的局部形状和大小。可以使用cv2.getStructuringElement() 函数来创建结构元素。 dst (输出图像, 可选): 类型与 src 相同的数据类型描述输出图像如果未指定则函数会创建一个新的输出图像。 anchor (锚点位置, 可选): 类型元组指定了结构元素的锚点位置。描述默认为结构元素的中心。如果指定了锚点则形态学操作将围绕该点进行。 iterations (迭代次数, 可选): 类型整数描述腐蚀与膨胀被应用的次数。默认为1。 borderType (边界类型, 可选): 类型整数描述像素边界扩展类型具体类型请参考 OpenCV 官方文档中的 BorderTypes。 borderValue (边界值, 可选): 类型与 src 相同的数据类型描述当 borderType 为 BORDER_CONSTANT 时用于填充边界的常量值。 高斯模糊cv2.GaussianBlur(): closing cv2.GaussianBlur(closing,(5,5),0) 在 OpenCV 中用于对图像进行高斯模糊。高斯模糊是一种用于减少图像噪声和细节层次的图像滤波技术。它使用一个高斯函数来创建模糊滤波器该滤波器在中心点的权重最高然后随着距离的增加权重逐渐降低。 该函数对 closing 图像进行高斯模糊。这通常在图像处理流程中用于减少图像的细节和噪声尤其是在特征检测或对象识别之前。 传入参数 src (closing 在此例中)输入图像即要进行高斯模糊的图像。ksize ((5,5) 在此例中)高斯核的大小。它必须是正奇数并且可以是元组 (width, height)其中 width 和 height 必须是正整数且都是奇数。如果 ksize 是一个整数那么它会被视为 (ksize, ksize) 的正方形核。在此例中(5,5) 表示一个 5x5 的核。sigmaX (0 在此例中)X 方向的标准差决定了模糊的程度。如果 sigmaX 是 0那么它会根据核大小来计算。如果 sigmaY 也是 0那么 sigmaY 会与 sigmaX 相等。在此例中因为 sigmaX 是 0所以会根据 5x5 的核大小来计算标准差。 输出 输出是一个与输入图像 closing 大小和类型相同的新图像其中包含了高斯模糊的结果。这个新的图像是原图像的模糊版本细节层次被降低噪声被减少。 霍夫圆变换来检测圆形: #使用霍夫圆变换来检测圆形。 circles cv2.HoughCircles(closing,cv2.HOUGH_GRADIENT,2,120,param1120,param250,minRadius10,maxRadius0) cv2.HoughCircles 函数用于在灰度图像中检测圆形。它使用霍夫变换的一个变种来检测图像中的圆形。 传入参数 image8位单通道灰度图像。method检测方法如 cv2.HOUGH_GRADIENT 或 cv2.HOUGH_GRADIENT_ALT。dp检测器分辨率的倒数。如果设置为 1则与图像分辨率相同。如果设置为 2则分辨率是原始图像的一半。minDist检测到的圆心之间的最小距离。param1Canny 边缘检测中的高阈值。param2在检测阶段检测到的圆心的累加器阈值。这个值越小检测到的圆就越多。minRadius最小圆半径。maxRadius最大圆半径。如果设置为 0则使用最大可能的半径。 输出 返回一个 NumPy 数组其中包含检测到的圆的 (x,y) 坐标和半径。数组的形状是 (num_circles, 3)其中每一行包含三个值(x, y, radius)。 网上查阅资料贴出: [树莓派基础]8.树莓派OpenCV颜色追踪讲解_哔哩哔哩_bilibili 文心一言
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