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openCV中的顏色轉換有100多種，但我們經常用到的只有兩種。BGR↔Gray 和 BGR↔HSV。
用到的函式cv2.cvtColor(input_image,flag)。flag就是要轉化的型別。

接下來重點介紹物體的跟蹤。在此之前需要知道幾點。

掩膜
含義：掩模是由0和1組成的一個二進位制影象。當在某一功能中應用掩模時，1值區域被處理，被遮蔽的0值區域不被包括在計算中。通過指定的資料值、資料範圍、有限或無限值、感興趣區和註釋檔案來定義影象掩模，也可以應用上述選項的任意組合作為輸入來建立掩模。
示例：下圖中的mask就是掩膜。

HSV
H（Hue）：色調，取值範圍是 [0,179] ，它用來限制某一個顏色的彩色光譜範圍；

S（Saturation）：飽和度，取值範圍是 [0,255] ,它用來限制顏色的深度，值越大顏色越深；

V（Value）：色值，取值範圍是 [0,255] ,它用來限制畫素的亮度，值越大畫素越亮。

cv2.bitwise_and()
對二進位制資料進行“與”操作，即對影象（灰度影象或彩色影象均可）每個畫素值進行二進位制“與”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0。示例參照上圖。

uint8
uint8是專門用於儲存各種影象的（包括RGB，灰度影象等），範圍是從0–255.

追蹤藍色物體原始碼

import cv2
import numpy as np

cap=cv2.VideoCapture(0)

while (1):
    #獲取每一幀的圖片
    ret,frame=cap.read()
    #轉化為HSV
    hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    #設定藍色的閾值
    lower_blue=np.array([110,50,50])
    upper_blue=
 
np.array([130,255,255])

    #根據閾值構建掩膜
    mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)

    #對原影象和掩膜進行位運算
    #src1：第一個影象（合併的第一個物件）src2：第二個影象（合併的第二個物件）mask：理解為要合併的規則。
    res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)

    #顯示影象
    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask',mask)
    cv2.imshow('res',res)
    k=cv2.waitKey(5)&0xFF
    #按esc鍵退出
    if k==27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

獲取閾值
追蹤物體的關鍵就是獲取相關的閾值。接下來給出將RGB轉化為HSV的方法。

import cv2
import numpy as np
# 這裡的三層括號應該分別對應於 cvArray，cvMat，IplImage
white=np.uint8([[[255,255,255]]])
white_hsv=cv2.cvtColor(white,cv2.COLOR_BGR2HSV)
print(white_hsv)

可以分別用 [H-100，100，100] 和 [H+100，255，255] 做上下閾值。

下邊是一些常見顏色的H值範圍。

-30<=h<30， 紅色

30<=h<90， 黃色

90<=h<150，綠色

150<=h<210，青色

210<=h<270，藍色

270<=h<330，品紅色