OpenCV 9-1. 색공간 바꾸기

• 비디오 프레임에서 특정한 색만 추출하여 추적하기
• openCV는 150가지 이상의 색공간 변경 메쏘드를 제공하고 있다.
• 가장 많이 사용하는 BGR - GRAY, BGR - HSV 색공간 변경 방법만 다룬다.
  cv2.cvtColor(), cv2.inRange()

BGR은 Blue, Green, Red 값으로 하나의 색을 결정하는 것, HSV는 Hue(색상), Saturation(채도), Value(진하기)로 색을 결정한다.
13-1.png 이미지는 HSV를 표현하는 원기둥 모형
원주 방향 각도로 Hue 값을, 원의 중심에서 바깥으로 Saturation(0~100%값), 원기둥 바닥에서 위쪽으로 Value(0~100%값)로 표현한다.
openCV의 Hue의 범위는 [0, 179], Saturation과 Value 범위는 [0, 255]

# -*- coding: utf-8 -*-
# opencv_013-1.py
# https://blog.naver.com/samsjang/220504633218

import numpy as np
import cv2

def hsv():
    blue = np.uint8([[[255, 0, 0]]])        # blue, green, red 픽셀 1개에 해당하는 numpy array를 생성
    green = np.uint8([[[0, 255, 0]]])
    red = np.uint8([[[0, 0, 255]]])

    hsv_blue = cv2.cvtColor(blue, cv2.COLOR_BGR2HSV)    # BGR 색공간으로 생성한 Blue를 HSV 값으로 전환
    hsv_green = cv2.cvtColor(green, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    hsv_red = cv2.cvtColor(red, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    print('HSV for BLUE', hsv_blue)
    print('HSV for GREEN', hsv_green)
    print('HSV for RED', hsv_red)

hsv()

결과
HSV for BLUE [[[120 255 255]]] # blue의 hsv 값
HSV for GREEN [[[ 60 255 255]]] # green의 hsv 값
HSV for RED [[[ 0 255 255]]] # red의 hsv 값이 0으로 Hue의 기준이 된다.

Saturation(채도)와 Value(진하기) 모두 255이므로 100%이다.