1919
2020if __name__ == '__main__' :
2121
22- # 构建 HSV颜色地图
2322 hsv_map = np .zeros ((180 , 256 , 3 ), np .uint8 )
24- # np.indices 可以 回由数组索引构建的新数组。 例如 np.indices 3,2 其中 3,2 为原来数组的维度 和列。 回值 先看 入的参数有几维 3,2 有 2 维 所以从 出的结果应 是 [[a],[b]], 其中包含两个 3 2 列数组。 第二看每一维的大小 第一维为 3, 所以 a 中的值就 0 到 2 最大索引数 a 中的每一个值就是它的 索引 同样的方法得到 b 列索引
25- # 结果就是
26- # array([[[0, 0],
27- # [1, 1],
28- # [2, 2]],
29- # [[0, 1],
30- # [0, 1],
31- # [0, 1]]])
3223 h , s = np .indices (hsv_map .shape [:2 ])
33- hsv_map [:, :, 0 ] = h
34- hsv_map [:, :, 1 ] = s
35- hsv_map [:, :, 2 ] = 255
24+ hsv_map [:,:, 0 ] = h
25+ hsv_map [:,:, 1 ] = s
26+ hsv_map [:,:, 2 ] = 255
3627 hsv_map = cv2 .cvtColor (hsv_map , cv2 .COLOR_HSV2BGR )
3728 cv2 .imshow ('hsv_map' , hsv_map )
3829
3930 cv2 .namedWindow ('hist' , 0 )
4031 hist_scale = 10
4132
42- 4333 def set_scale (val ):
4434 global hist_scale
4535 hist_scale = val
46- 47- 4836 cv2 .createTrackbar ('scale' , 'hist' , hist_scale , 32 , set_scale )
4937
5038 try :
@@ -56,21 +44,19 @@ def set_scale(val):
5644 while True :
5745 flag , frame = cam .read ()
5846 cv2 .imshow ('camera' , frame )
59- # 图像 字塔
60- # 图像 字塔 低分 率 但不会对直方图有太大影响。
61- # 但 种低分 率 可以很好抑制噪声 从而去 孤立的小点对直方图的影响
47+ 6248 small = cv2 .pyrDown (frame )
6349
6450 hsv = cv2 .cvtColor (small , cv2 .COLOR_BGR2HSV )
65- dark = hsv [...,2 ] < 32
51+ dark = hsv [...,2 ] < 32
6652 hsv [dark ] = 0
6753 h = cv2 .calcHist ([hsv ], [0 , 1 ], None , [180 , 256 ], [0 , 180 , 0 , 256 ])
6854
69- h = np .clip (h * 0.005 * hist_scale , 0 , 1 )
70- vis = hsv_map * h [:, :, np .newaxis ] / 255.0
55+ h = np .clip (h * 0.005 * hist_scale , 0 , 1 )
56+ vis = hsv_map * h [:,:, np .newaxis ] / 255.0
7157 cv2 .imshow ('hist' , vis )
7258
7359 ch = cv2 .waitKey (1 )
74- if ch == ord ( 'q' ) :
60+ if ch == 27 :
7561 break
7662 cv2 .destroyAllWindows ()
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