Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)基于顏色的目標(biāo)識(shí)別
學(xué)習(xí)了一點(diǎn)opencv的知識(shí)于是找了個(gè)小項(xiàng)目來實(shí)踐一下。這里先說明一下，我的實(shí)現(xiàn)方法不見得是最好的（因?yàn)檫@只是一個(gè)用于練習(xí)的項(xiàng)目）僅作參考，也歡迎各位大佬指正。
任務(wù)
讓攝像頭識(shí)別到視野范圍內(nèi)的氣球并返回每個(gè)氣球的中心點(diǎn)坐標(biāo)。
因?yàn)閳?chǎng)地固定，背景單一，所以省下來很多操作和處理。于是就有兩種解決思路：第一種是基于氣球形狀做輪廓提取，只要是閉合橢圓或圓形形就認(rèn)為是目標(biāo)物體；第二種是基于氣球顏色，只要符合目標(biāo)物體的顏色就認(rèn)為是目標(biāo)物體。
因?yàn)閿z像頭是裝在四足機(jī)器人（它的任務(wù)是去扎氣球）身上的，所以它如果移動(dòng)到攝像頭視野范圍內(nèi)氣球不成閉合橢圓或圓形的時(shí)候就無法識(shí)別了，再加上場(chǎng)地?zé)艄舛a(chǎn)生的陰影的問題，在初步實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)經(jīng)過圖像處理的氣球不一定是閉合球形的。所以這種方法被我否決了。
于是我就采用了第二種方法，實(shí)現(xiàn)思路大概如下：
首先對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，具體為將讀入的灰度圖進(jìn)行一次濾波操作，將圖像轉(zhuǎn)化成HSV圖，然后進(jìn)行腐蝕操作。接著就對(duì)目標(biāo)顏色進(jìn)行識(shí)別和提取。然后提取圖像的輪廓，過濾掉輪廓圍成面積較小的物體后將剩余物體視為目標(biāo)。接下來就繪制目標(biāo)的外接矩形（不必要，用于調(diào)試。當(dāng)然也為了帥氣的視覺效果）。最后計(jì)算目標(biāo)的中心點(diǎn)，返回中心點(diǎn)，并繪制在圖上。
話不多說我們來看一下具體的代碼實(shí)現(xiàn)吧
主要代碼
import cv2
#import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#定義一個(gè)展示圖片的函數(shù)
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#定義一個(gè)形態(tài)學(xué)處理的函數(shù)
def good_thresh_img(img):
gs_frame = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)#高斯濾波
hsv = cv2.cvtColor(gs_frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 轉(zhuǎn)化成HSV圖像
erode_hsv = cv2.erode(hsv, None, iterations=2)
return erode_hsv
#定義一個(gè)識(shí)別目標(biāo)顏色并處理的函數(shù)
def select_color_img(target_color,img):
for i in target_color:
mask=cv2.inRange(erode_hsv,color_dist[i]['Lower'],color_dist[i]['Upper'])
if(i==target_color[0]):
inRange_hsv=cv2.bitwise_and(erode_hsv,erode_hsv,mask = mask)
cv_show('res',inRange_hsv)#不必要，用于調(diào)試
else:
inRange_hsv1=cv2.bitwise_and(erode_hsv,erode_hsv,mask = mask)
cv_show('res1',inRange_hsv1)#不必要，用于調(diào)試
inRange_hsv=cv2.add(inRange_hsv,inRange_hsv1)
cv_show('res2',inRange_hsv)#不必要，用于調(diào)試
return inRange_hsv
#定義一個(gè)提取輪廓的函數(shù)
def extract_contour(img):
inRange_gray = cv2.cvtColor(final_inRange_hsv,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours,hierarchy = cv2.findContours(inRange_gray,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
return contours
#定義一個(gè)尋找目標(biāo)并繪制外接矩形的函數(shù)
def find_target(contours,draw_img):
for c in contours:
if cv2.contourArea(c) < 2000: #過濾掉較面積小的物體
continue
else:
target_list.append(c)#將面積較大的物體視為目標(biāo)并存入目標(biāo)列表
for i in target_list: #繪制目標(biāo)外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(i)
box = cv2.boxPoints(rect)
cv2.drawContours(draw_img, [np.int0(box)], -1, (0, 255, 255), 2)
return draw_img
#定義一個(gè)繪制中心點(diǎn)坐標(biāo)的函數(shù)
def draw_center(target_list,draw_img):
for c in target_list:
M = cv2.moments(c) #計(jì)算中心點(diǎn)的x、y坐標(biāo)
center_x = int(M['m10']/M['m00'])
center_y = int(M['m01']/M['m00'])
print('center_x:',center_x) #打?。ǚ祷兀┲行狞c(diǎn)的x、y坐標(biāo)
print('center_y:',center_y)
cv2.circle(draw_img,(center_x,center_y),7,128,-1)#繪制中心點(diǎn)
str1 = '(' + str(center_x)+ ',' +str(center_y) +')' #把坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為字符串
cv2.putText(draw_img,str1,(center_x-50,center_y+40),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,255,0),2,cv2.LINE_AA)#繪制坐標(biāo)點(diǎn)位
return draw_img
###主函數(shù)部分
#創(chuàng)建顏色字典
color_dist = {'red': {'Lower': np.array([0, 60, 60]), 'Upper': np.array([6, 255, 255])},
'yellow': {'Lower': np.array([15, 160, 50]), 'Upper': np.array([35, 255, 255])},
'green': {'Lower': np.array([50, 50, 50]), 'Upper': np.array([130, 255, 255])},
}
#目標(biāo)顏色
target_color = ['green','yellow']
#創(chuàng)建目標(biāo)列表
target_list=[]
img = cv2.imread(r'D:lesson\balloom.jpg',cv2.COLOR_BGR2RGB) #讀入圖像（直接讀入灰度圖）
draw_img = img.copy() #為保護(hù)原圖像不被更改而copy了一份，下面對(duì)圖像的修改都是對(duì)這個(gè)副本進(jìn)行的
erode_hsv = good_thresh_img(img)
final_inRange_hsv = select_color_img(target_color,erode_hsv)
contours = extract_contour(final_inRange_hsv)
draw_img = find_target(contours,draw_img)
final_img = draw_center(target_list,draw_img)
cv_show('final_img',final_img)
效果展示
顏色提取效果：
繪制外接矩形及中心點(diǎn)的效果：
到此這篇關(guān)于Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)基于顏色的目標(biāo)識(shí)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV基于顏色的目標(biāo)識(shí)別內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！
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