基于OpenCV Python的颜色特征跟踪视频中的物体

通过分析色彩属性来实现对视频序列中运动目标的追踪

文章结构概览

• 研究背景与基础构想
  • 关键实现代码
  • 完整代码及实际运行结果

问题背景和基本思路

此处模拟从图像中识别出手机壳的轮廓。观察发现，手机壳存在一个明显的属性，即其颜色大多呈现为蓝色。因此，尝试将图像中所有“蓝色”区域进行提取，并进一步绘制一个矩形框以覆盖该蓝色区域。

核心代码

蓝色属于一个较为宽泛的概念范畴，当其映射至RGB色彩模型时，实际上代表的是一组特定的数值区间，因此需要对蓝色所对应的数值范围进行定义：

    # 设置蓝色的上下界，即蓝色的范围
    blueLower = np.array([100,67,0],dtype = "uint8")
    blueUpper = np.array([255,128,50],dtype = "uint8")
    
    
      
      
      
    

确定归属于蓝色区间范围的区域：

    # 找出图片中的蓝色区域，返回的其实是一个蒙版