OpenCV Python 강좌 - 마우스 클릭으로 HSV 색공간에서 특정색 추출하기

원본 RGB 영상에서 마우스 클릭하면 해당 색에 대응하는  HSV 공간의 색을 계산하여 일정 범위내로 색을 추출하는 예제입니다.

마지막 업데이트 - 2018. 10. 23

포스팅 내용을 개선하여 웹캠 영상에서 파란색 물체를 검출하고 추적하는 유튜브 영상을 만들어 봤습니다.  포스팅 끝에 있습니다.

다음 OpenCV Python 튜토리얼을 참고하여 강좌를 비정기적로 포스팅하고 있습니다. https://docs.opencv.org/3.4.3/d6/d00/tutorial_py_root.html

마우스 클릭으로 HSV 색공간에서 특정색 추출하는 테스트 영상입니다. 

테스트에 사용한 이미지와 전체 소스코드입니다.

         

import cv2 as cv import numpy as np hsv = 0 lower_blue1 = 0 upper_blue1 = 0 lower_blue2 = 0 upper_blue2 = 0 lower_blue3 = 0 upper_blue3 = 0 def mouse_callback(event, x, y, flags, param):    global hsv, lower_blue1, upper_blue1, lower_blue2, upper_blue2, lower_blue3, upper_blue3    # 마우스 왼쪽 버튼 누를시 위치에 있는 픽셀값을 읽어와서 HSV로 변환합니다.    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:        print(img_color[y, x])        color = img_color[y, x]        one_pixel = np.uint8([[color]])        hsv = cv.cvtColor(one_pixel, cv.COLOR_BGR2HSV)        hsv = hsv[0][0]        # HSV 색공간에서 마우스 클릭으로 얻은 픽셀값과 유사한 필셀값의 범위를 정합니다.        if hsv[0] < 10:            print("case1")            lower_blue1 = np.array([hsv[0]-10+180, 30, 30])            upper_blue1 = np.array([180, 255, 255])            lower_blue2 = np.array([0, 30, 30])            upper_blue2 = np.array([hsv[0], 255, 255])            lower_blue3 = np.array([hsv[0], 30, 30])            upper_blue3 = np.array([hsv[0]+10, 255, 255])            #     print(i-10+180, 180, 0, i)            #     print(i, i+10)        elif hsv[0] > 170:            print("case2")            lower_blue1 = np.array([hsv[0], 30, 30])            upper_blue1 = np.array([180, 255, 255])            lower_blue2 = np.array([0, 30, 30])            upper_blue2 = np.array([hsv[0]+10-180, 255, 255])            lower_blue3 = np.array([hsv[0]-10, 30, 30])            upper_blue3 = np.array([hsv[0], 255, 255])            #     print(i, 180, 0, i+10-180)            #     print(i-10, i)        else:            print("case3")            lower_blue1 = np.array([hsv[0], 30, 30])            upper_blue1 = np.array([hsv[0]+10, 255, 255])            lower_blue2 = np.array([hsv[0]-10, 30, 30])            upper_blue2 = np.array([hsv[0], 255, 255])            lower_blue3 = np.array([hsv[0]-10, 30, 30])            upper_blue3 = np.array([hsv[0], 255, 255])            #     print(i, i+10)            #     print(i-10, i)        print(hsv[0])        print("@1", lower_blue1, "~", upper_blue1)        print("@2", lower_blue2, "~", upper_blue2)        print("@3", lower_blue3, "~", upper_blue3) cv.namedWindow('img_color') cv.setMouseCallback('img_color', mouse_callback) while(True):    img_color = cv.imread('2.jpg')    height, width = img_color.shape[:2]    img_color = cv.resize(img_color, (width, height), interpolation=cv.INTER_AREA)    # 원본 영상을 HSV 영상으로 변환합니다.    img_hsv = cv.cvtColor(img_color, cv.COLOR_BGR2HSV)    # 범위 값으로 HSV 이미지에서 마스크를 생성합니다.    img_mask1 = cv.inRange(img_hsv, lower_blue1, upper_blue1)    img_mask2 = cv.inRange(img_hsv, lower_blue2, upper_blue2)    img_mask3 = cv.inRange(img_hsv, lower_blue3, upper_blue3)    img_mask = img_mask1 | img_mask2 | img_mask3    # 마스크 이미지로 원본 이미지에서 범위값에 해당되는 영상 부분을 획득합니다.    img_result = cv.bitwise_and(img_color, img_color, mask=img_mask)    cv.imshow('img_color', img_color)    cv.imshow('img_mask', img_mask)    cv.imshow('img_result', img_result)    # ESC 키누르면 종료    if cv.waitKey(1) & 0xFF == 27:        break cv.destroyAllWindows()