これは色々楽しそう。
[amazonjs asin=”4061538225″ locale=”JP” title=”OpenCVによる画像処理入門 (KS情報科学専門書)”]前提
プログラムの流れ
1 抽出する色をHSVで範囲指定する。
2 カメラでキャプチャーする
3 取得したフレーム画像をHSV変換する
4 HSV変換した画像を二値化してマスク画像を作成する。
5 マスク画像の領域を元画像から集中する。
inRangeメソッド
inRangeメソッドは、入力ソース画像から範囲指定した色の範囲にもとづいてマスク画像を生成する。
使い方は以下のとおり。
lower_yellow = np.array([20, 50, 50])
upper_yellow = np.array([100, 255, 255])
# 指定した色に基づいたマスク画像の生成
img_mask = cv2.inRange(img_src, lower_yellow, upper_yellow)
[/python]
色の抽出
今回はMacBookAirのカメラでキャプチャーし、フレーム単位で色の抽出を行った。
sourceディレクトリにcolor.pyを作成した。
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while(1):
# フレームを取得
ret, frame = cap.read()
# フレームをHSVに変換
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 取得する色の範囲を指定する
lower_yellow = np.array([20, 50, 50])
upper_yellow = np.array([100, 255, 255])
# 指定した色に基づいたマスク画像の生成
img_mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
# フレーム画像とマスク画像の共通の領域を抽出する。
img_color = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=img_mask)
cv2.imshow("SHOW COLOR IMAGE", img_color)
# qを押したら終了
k = cv2.waitKey(1)
if k == ord(‘q’):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
実行してみる。
[shell] (opencv_python) $ python color.py[/shell]
動画はこちら。
