2. 改变颜色空间及颜色检测

1.导入相应的包

import cv2 as cv
import numpy as np

2.使用摄像头实时识别

cap = cv.VideoCapture(0)
#填入0表示使用第一个摄像头，也可以填入本地视频的地址

3.使用循环对视频逐帧识别

while 1:
	_, frame = cap.read()  # ret接收是否被正确读取，被正确读取为true，否则为false，此处用_代替
        # if not ret:
        # print("fail to read this video")
        # break
   	hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)#将获取的每一帧由BGR转换成HSV格式
   	# 一般将 [H-10、100，100] 和 [H+10、255、255] 作为下界和上界
   	lower_green = np.array([35, 50, 50])
    upper_green = np.array([80, 255, 255])
    #确认掩膜的颜色范围
    mask = cv.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
    #将结果图片进行位与操作
    res = cv.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
    cv.imshow('frame', frame)
    cv.imshow('mask', mask)
    cv.imshow('res', res)
    k = cv.waitKey(5) & 0xFF  #当按ESC键时停止程序
    if k == 27:
        break

有关位操作和掩膜参考这篇文章

OpenCV之bitwise_and、bitwise_not等图像基本运算及掩膜

运行结果

4.获取某种颜色的HSV值，下面以绿色为例

可以用以下代码获取某种颜色的HSV值
H（色度）范围[0,179],S(饱和度)范围[0,255]，V(亮度)范围[0,255]
green = np.uint8([[[183, 213, 244]]])
hsv_green = cv.cvtColor(green, cv.COLOR_BGR2HSV)
print(hsv_green)