opencv背景相減法

• 背景減除（BS）是一種常見和廣泛使用的技術，用於產生前景,移動中的物體的像素的二值圖像,通過使用靜態相機。
• 正如其名稱所暗示的，BS計算執行當前影像和背景模型之間的影像做減法。
• 把攝像頭捕捉的圖像第一幀作为背景，以後的每一幀都減去背景幀，這样減去之後剩下的就是多出來的特征物體（要偵測的物體）的部分。
• 背景建模包括兩個主要步驟：
1. 後台初始化
2. 背景更新

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

fgbg = cv2.BackgroundSubtractorMOG()

while(1):
    ret, frame = cap.read()

    fgmask = fgbg.apply(frame)

    cv2.imshow('frame',fgmask)
    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

參考資料：
http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_video/py_bg_subtraction/py_bg_subtraction.html
http://docs.opencv.org/master/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html

過慮顏色取得想判別的顏色

將圖像從彩色轉換為灰階，BGR<->Gray，BGR<->HSV
用HSV分離顏色
H:色相 0~179
S：飽和度 0~255
V：明度 0~255
 對於色彩轉換的方法，我們用兩個最廣泛的函式：
cv2.cvtColor():BGR轉換到HSV
cv2.inRange():只顯示設定範圍內的顏色

import cv2
import numpy as np
#create a VideoCapture object
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(1):

    # Capture Video from Camera
    _, frame = cap.read()

    # Convert BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # define range of blue color in HSV
    lower_blue = np.array([110,50,50])
    upper_blue = np.array([130,255,255])

    # define range of green color in HSV 
    lower_green = np.array([50,100,100])
    upper_green = np.array([70,255,255])

    # define range of red color in HSV 
    lower_red = np.array([-10,100,100])
    upper_red = np.array([10,255,255])

    # Threshold the HSV image to get only blue colors
    mask_blue = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    # Threshold the HSV image to get only green colors
    mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
    # Threshold the HSV image to get only red colors   
    mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    # Bitwise-AND mask and original image

    res_blue = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask_blue)
    res_green = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask_green)
    res_red = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask_red)
    cv2.imshow('frame',frame)
    cv2.imshow('mask_blue)',mask_blue)
    cv2.imshow('mask_green',mask_green)
    cv2.imshow('mask_red',mask_red)

    cv2.imshow('res_blue',res_blue)
    cv2.imshow('res_green',res_green)
    cv2.imshow('res_red',res_red)
    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

參考資料：

http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_colorspaces/py_colorspaces.html#converting-colorspaces

圖片處理

1、cv2.imread()：讀入圖片，共兩個參數，第一個參數為要讀入的圖片文件名 ​​，第二個參數為如何讀取圖片，包括cv2.IMREAD_COLOR：讀入一副彩色圖片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式讀入圖片；cv2.IMREAD_UNCHANGED：讀入一幅圖片，並包括其alpha通道。

2、cv2.imshow()：創建一個窗口顯示圖片，共兩個參數，第一個參數表示窗口名字，可以創建多個窗口中，但是每個窗口不能重名；第二個參數是讀入的圖片。

3、cv2.waitKey()：鍵盤綁定函數，共一個參數，表示等待毫秒數，將等待特定的幾毫秒，看鍵盤是否有輸入，返回值為ASCII值。如果其參數為0，則表示無限期的等待鍵盤輸入。

4、cv2.destroyAllWindows()：刪除建立的全部窗口。

5、cv2.destroyWindows()：刪除指定的窗口。

6、cv2.imwrite()：保存圖片，共兩個參數，第一個為保存文件名 ​​，第二個為讀入圖片。

import cv2
import numpy as np 

img=cv2.imread("cat.jpg")
emptyImage1 = cv2.GaussianBlur(img, (5,5),0)
emptyImage2 = img.copy()
emptyImage3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#turn gray 
#emptyImage3[...]=0

#Window display image
cv2.imshow("Image1",emptyImage1)
cv2.imshow("Image2",img)
cv2.imshow("Image3",emptyImage2)
cv2.imshow("Image4",emptyImage3)
#save image
cv2.imwrite("./cat1.png",img,[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 0])   
cv2.imwrite("./cat2.png",img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])  
k=cv2.waitKey(0)
#Press ESC to leave
if k==27:
 cv2.destroyAllWindows("Image1")  

參考資料：

http://www.cnblogs.com/xiaowuyi/p/4214271.html

http://www.xuebuyuan.com/1425118.html