OpenCV 9-2. 색 추적

https://blog.naver.com/samsjang OpenCV의 강좌를 공부 차원에서 재정리한 것입니다.

필요환경 : python 3.6.x, openCV 3.2.0+contrib-cp36

웹캠으로 전송되는 영상을 아래와 같은 기능을 수행하는 코드

• 웹캠으로 전송되는 비디오 영상을 분석하여 Blue, Green, Red 생상을 가진 물제만 따로 보이도록 한다.
• 프로그램은 총 4개의 화면으로 구성
• 오리지널 비디오
• Blue 색상을 가진 물체만 보이는 화면
• Green 색상을 가진 물체만 보이는 화면
• Red 색상을 가진 물체만 보이는 화면

색상의 다향성으로 그 범위가 있다. 적절하게 범위를 설정하게 된다.
HSV 색공간 Blue(120, 255, 255), Green(60, 255, 255), Red(0, 255, 255) 기준으로 아래의 범위를 적용한다.

• (110, 100, 100) ~ (130, 255, 255) 범위는 Blue로 판단
• (50, 100, 100) ~ (70, 255, 255) 범위는 Green으로 판단
• (-10, 100, 100) ~ (10, 255, 255) 범위는 Red로 판단

위 범위를 좁히면 B, G, R을 보다 까다롭게 추출할 것이고, 범위는 넓히면 그 반대이다.

# -*- coding: utf-8 -*-
# opencv_013-2.py
# https://blog.naver.com/samsjang/220504633218
# 영상 속도 빠를 떄 https://codeday.me/ko/qa/20190531/676666.html
# 영상 처리 최적화 https://pgmaru.tistory.com/51
#                (https://worldawesome.tistory.com/1
#                https://museguy.tistory.com/16
#                https://darkpgmr.tistory.com/50
#                https://darkpgmr.tistory.com/102)

import numpy as np
import cv2
import time

def tracking():
    try:
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        #cap = cv2.VideoCapture('images/The Food Thief RIGG - Technical breakdown on Vimeo.mp4')

        start = time.time()
        counter = 0
        print('Drived the camera.')
    except:
        print('Do not find the camera.')
        return

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

        if not ret:
            print('Error read video.')
            break

        # BGR을 HSV로 변환
        # 비디오 프레임을 hsv 색공간으로 변경
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        # HSV에서 BGR로 가정할 범위 설정
        # blue의 HSV는 [120, 255, 255]
        lower_blue = np.array([110, 100, 100])
        upper_blue = np.array([130, 255, 255])

        # green의 HSV는 [60, 255, 255]
        lower_green = np.array([50, 100, 100])
        upper_green = np.array([70, 255, 255])

        # red의 HSV는 [0, 255, 255]
        lower_red = np.array([-10, 100, 100])
        upper_red = np.array([10, 255, 255])

        """
        lower_blue = np.array([90, 50, 50])
        upper_blue = np.array([150, 255, 255])

        lower_green = np.array([30, 50, 50])
        upper_green = np.array([90, 255, 255])

        lower_red = np.array([0, 50, 50])
        upper_red = np.array([0, 255, 255])
        """

        # HSV 이미지에서 파랑색, 초록색, 빨강색만 추출하기 위한 범위값
        # 범위 값 이외에 색은 0(검정색)으로 채우게 된다.
        mask_blue = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
        mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
        mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

        # mask와 원본 이미지를 비트 연산
        res1 = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask_blue)
        res2 = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask_green)
        res3 = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask_red)

        # 출력
        cv2.imshow('Original', frame)
        cv2.imshow('Blue', res1)
        cv2.imshow('Green', res2)
        cv2.imshow('Red', res3)

        # 영상 속도가 빨라 프레임 확인을 위한
        # 25프레임에 한번씩 time 출력
        counter += 1
        if counter %25 == 0:
            print('time', time.time() - start)

        k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if k == 27:
            break

    cv2.destroyAllWindows()

# 조금 기다려야 카메라가 뜬다.
tracking()