使用OpenCV Python更改视频中的单色
我有一个打破砖块游戏的视频。有些砖是红色的。我得把红色换成黑色。我试图找到numpy数组中红色像素的位置，并在这些像素上指定黑色。我在下面提供的代码将红色变为黑色。但是这个过程太慢了，12秒的视频需要5分钟以上。有没有更快的方法使用OpenCV Python更改视频中的单色,python,opencv,Python,Opencv,我有一个打破砖块游戏的视频。有些砖是红色的。我得把红色换成黑色。我试图找到numpy数组中红色像素的位置，并在这些像素上指定黑色。我在下面提供的代码将红色变为黑色。但是这个过程太慢了，12秒的视频需要5分钟以上。有没有更快的方法 import numpy as np import cv2 vid = "input.mp4" cap = cv2.VideoCapture(vid) while(True): ret, frame = cap.read() if ret:
import numpy as np
import cv2
vid = "input.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(vid)
while(True):
ret, frame = cap.read()
if ret:
for i in zip(*np.where(frame == [0,0,255])):
frame[i[0], i[1], 0] = 0
frame[i[0], i[1], 1] = 0
frame[i[0], i[1], 2] = 0
cv2.imshow('frame',frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
cv2.destroyAllWindows()
这只适合格雷 （不能使用要替换的颜色指定通道） 更普遍的态度是这样的 在这里您可以指定RGB轴，并且可以替换为任何颜色
red = [0,0,255]
black = [0,0,0]
indexes=np.where(np.all(frame == red,axis = 2))
frame[indexes] = black
这只适合格雷 （不能使用要替换的颜色指定通道） 更普遍的态度是这样的 在这里您可以指定RGB轴，并且可以替换为任何颜色
red = [0,0,255]
black = [0,0,0]
indexes=np.where(np.all(frame == red,axis = 2))
frame[indexes] = black
请尝试此方法，阅读代码中的注释以了解更多信息
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("1.png")
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of red color in HSV
lower_red = np.array([0,50,50])
upper_red = np.array([10,255,255])
# Threshold the HSV image to get only red colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
red_only = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
#convert mask to 3-channel image to perform subtract
mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
res = cv2.subtract(img,mask) #negative values become 0 -> black
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("mask",mask)
cv2.imshow("red_only",red_only)
cv2.imshow("res",res)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
尝试一下，阅读代码中的注释了解更多信息
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("1.png")
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of red color in HSV
lower_red = np.array([0,50,50])
upper_red = np.array([10,255,255])
# Threshold the HSV image to get only red colors
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
red_only = cv2.bitwise_and(img,img, mask= mask)
#convert mask to 3-channel image to perform subtract
mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
res = cv2.subtract(img,mask) #negative values become 0 -> black
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("mask",mask)
cv2.imshow("red_only",red_only)
cv2.imshow("res",res)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
您可以用以下内容替换for循环：
# [b,g,r]
color_in = [0, 0, 255] # color you want to filter
color_out = [0, 0, 0] # color you want to set
for i in range(3):
frame[frame[:, :, i] == color_in[i]] = color_out[i]
您可以将其用于具有3个颜色通道的视频帧。此外，您还可以使用条件运算符（替换为>，您可以将for循环替换为以下内容：
# [b,g,r]
color_in = [0, 0, 255] # color you want to filter
color_out = [0, 0, 0] # color you want to set
for i in range(3):
frame[frame[:, :, i] == color_in[i]] = color_out[i]
您可以将其用于具有3个颜色通道的视频帧。此外，您还可以使用条件运算符进行播放（替换为>，使用Ha Bom的代码和我的部分代码，问题已经解决。但是，这需要一点时间。处理12秒视频大约需要20-25秒。主要目的是将红色像素转换为橙色- 该守则的条文如下—
cap = cv2.VideoCapture("input.avi")
while(True):
ret, frame = cap.read()
if ret:
# hsv is better to recognize color, convert the BGR frame to HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# in hsv red color located in two region. Create the mask for red color
# mask the red color and get an grayscale output where red is white
# everything else are black
mask1 = cv2.inRange(hsv, (0,50,20), (5,255,255))
mask2 = cv2.inRange(hsv, (175,50,20), (180,255,255))
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
# get the index of the white areas and make them orange in the main frame
for i in zip(*np.where(mask == 255)):
frame[i[0], i[1], 0] = 0
frame[i[0], i[1], 1] = 165
frame[i[0], i[1], 2] = 255
# play the new video
cv2.imshow("res",frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
cv2.destroyAllWindows()
使用Ha Bom的代码和我的部分代码，问题已经解决。但是，这需要一点时间。处理12秒的视频大约需要20-25秒。主要目的是将红色像素转换为橙色- 该守则的条文如下—
cap = cv2.VideoCapture("input.avi")
while(True):
ret, frame = cap.read()
if ret:
# hsv is better to recognize color, convert the BGR frame to HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# in hsv red color located in two region. Create the mask for red color
# mask the red color and get an grayscale output where red is white
# everything else are black
mask1 = cv2.inRange(hsv, (0,50,20), (5,255,255))
mask2 = cv2.inRange(hsv, (175,50,20), (180,255,255))
mask = cv2.bitwise_or(mask1, mask2)
# get the index of the white areas and make them orange in the main frame
for i in zip(*np.where(mask == 255)):
frame[i[0], i[1], 0] = 0
frame[i[0], i[1], 1] = 165
frame[i[0], i[1], 2] = 255
# play the new video
cv2.imshow("res",frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
break
cv2.destroyAllWindows()
可能重复的可能重复的可能重复的我没有投反对票，但也许你可以解释一下每一步都在做什么，并链接相关的文档（特别是
np.allaxisnp.where（）np.all帧np.all（frame==红色，axis=2）np.allaxisnp.where（）np.all帧np.all（frame==红色，axis=2）