HSV颜色空间更容易表示一个特定颜色，通过opencv读取的图片为BGR颜色空间，我们利用cv2.cvtColor()可以轻松实现颜色空间的转变。
在函数之前，我们先大致了解一下HSV基本颜色分量范围（通过实验得到的模糊范围，实际操作中我们可以据此做出适当调整）。
图片来自：/taily_duan/article/details/51506776
函数学习
1. cv2.inRange(src, lowerb, upperb)
作用：
官方解释就是检查数组元素是否位于另外两个数组的元素之间，简言之就是找出指定范围内的颜色，并返回一个二值图像，指定范围内的图像显示为白色，相反为黑色。(注：cv2.inRange()函数对应的颜色空间为HSV)
参数：
src:输入图像lowerb:颜色范围下边界（lower boundary）upperb:颜色范围上边界（upper boundary）
e.g.
import cv2import numpy as np#载入原图img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png')#转变为HSV颜色空间img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV)#返回黄色区域的二值图像img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255))cv2.imshow('img_original',img_original)cv2.imshow('img_target',img_target)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
程序输出如下：
2. cv2.bitwise_and(src1,src2[,mask])
作用：
将图像1和图像2进行按位与操作（bitwise:按位）
参数：
src1:输入图像1src2:输入图像2mask:可选参数，掩模（可以理解为一个窗口，作用为实现指定区域内的图像操作）
e.g.
import cv2import numpy as np#载入原图img_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png')#转变为HSV颜色空间img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV)#返回黄色区域的二值图像img_yellow=cv2.inRange(img_original,(27,160,215),(83,255,255))##输入图像与输入图像在掩模条件下按位与，得到掩模范围内的原图像img_specifiedColor=cv2.bitwise_and(img_original,img_original,mask=img_yellow)cv2.imshow('img_yellow',img_specifiedColor)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
程序输出如下：
下面通过一个具体的案例实现图像内黄色信息的识别，并加入滑动条的功能，可以让用户更直观地体验HSV颜色空间。
import cv2import numpy as np#定义窗口名称winName='Colors of the rainbow'#定义滑动条回调函数，此处pass用作占位语句保持程序结构的完整性def nothing(x):passimg_original=cv2.imread('E:\ShannonT\\notebook workspace\\images\\qicai.png')#颜色空间的转换img_hsv=cv2.cvtColor(img_original,cv2.COLOR_BGR2HSV)#新建窗口cv2.namedWindow(winName)#新建6个滑动条，表示颜色范围的上下边界，这里滑动条的初始化位置即为黄色的颜色范围cv2.createTrackbar('LowerbH',winName,27,255,nothing)cv2.createTrackbar('LowerbS',winName,160,255,nothing)cv2.createTrackbar('LowerbV',winName,215,255,nothing)cv2.createTrackbar('UpperbH',winName,83,255,nothing)cv2.createTrackbar('UpperbS',winName,255,255,nothing)cv2.createTrackbar('UpperbV',winName,255,255,nothing)while(1):#函数cv2.getTrackbarPos()范围当前滑块对应的值lowerbH=cv2.getTrackbarPos('LowerbH',winName)lowerbS=cv2.getTrackbarPos('LowerbS',winName)lowerbV=cv2.getTrackbarPos('LowerbV',winName)upperbH=cv2.getTrackbarPos('UpperbH',winName)upperbS=cv2.getTrackbarPos('UpperbS',winName)upperbV=cv2.getTrackbarPos('UpperbV',winName)#得到目标颜色的二值图像，用作cv2.bitwise_and()的掩模img_target=cv2.inRange(img_original,(lowerbH,lowerbS,lowerbV),(upperbH,upperbS,upperbV))#输入图像与输入图像在掩模条件下按位与，得到掩模范围内的原图像img_specifiedColor=cv2.bitwise_and(img_original,img_original,mask=img_target)cv2.imshow(winName,img_specifiedColor)if cv2.waitKey(1)==ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()
GIF效果如下：
#欢迎关注我的微信公众号
