這篇文章主要介紹了關於python實作超簡單的影片物件擷取功能，有著一定的參考價值，現在分享給大家，有需要的朋友可以參考一下
視訊物件提取
與其說是視訊物件擷取，不如說是視訊顏色擷取，因為其本質還是使用了OpenCV的HSV顏色物件偵測。下面話不多說了，來一起看看詳細的介紹吧。
HSV介紹
HSV分別代表，色調（H：hue），飽和度（S：saturation），亮度（ V：value），由A. R. Smith在1978年創建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model)；
色調（H：hue）：用角度度量，取值範圍為0°～360°，從紅色開始以逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°，品紅為300°；（OpenCV中H的取值範圍為0~180，8bit儲存時）；
飽和度（S： saturation）：取值範圍為0~255，值越大，顏色越飽和；
亮度（V：value）：取值範圍為0(黑色)～255(白色)；
效果顯示
實作想法
##PS中工具列右側HSB顯示：
#完整程式碼
#coding=utf-8
#HSV转换（颜色提取）
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while (1):
_, frame = cap.read()
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
#在PS里用取色器的HSV
psHSV = [112, 89, 52]
diff = 40 #上下浮动值
#因为PS的HSV（HSB）取值是：0~360、0~1、0~1，而OpenCV的HSV是：0~180、0~255、0~255，所以要对ps的hsv进行处理，H/2、SV*255
lowerHSV = [(psHSV[0] - diff) / 2, (psHSV[1] - diff) * 255 / 100,
(psHSV[2] - diff) * 255 / 100]
upperHSV = [(psHSV[0] + diff) / 2, (psHSV[1] + diff) * 255 / 100,
(psHSV[2] + diff) * 255 / 100]
mask = cv2.inRange(hsv, np.array(lowerHSV), np.array(upperHSV))
#使用位“与运算”提取颜色部分
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
#使用高斯模式优化图片
res = cv2.GaussianBlur(res, (5, 5), 1)
cv2.imshow('frame', frame)
# cv2.imshow('mask', mask)
cv2.imshow('res', res)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()#####
以上是python實作超簡單的影片物件擷取功能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
