Если вы поклонник Гарри Поттера, вы наверняка знаете, что такое плащ-невидимка. Да! Это плащ делает Гарри Поттера невидимым. Мы сделаем это с помощью нескольких строк кода Python в OpenCV.

Как это работает

Этот метод противоположен зеленой проверке. В зеленом растрировании мы удаляем фон, но здесь мы удаляем рамку переднего плана.

  1. Захват и сохранение фоновой рамки
  2. Определите определенный цвет с помощью алгоритма определения цвета и сегментации.
  3. Сегментируйте заданную цветную часть, создав маску.
  4. Сгенерируйте окончательный расширенный результат для создания магического эффекта. [output.avi]

Давайте начнем

Вам понадобятся следующие библиотеки

import cv2
import time
import numpy as np

Вам нужно будет обновить значение HSV цвета, который вы выбираете соответственно в коде. Например, если у вас есть красная ткань или синяя ткань, которую вы хотите сделать невидимой, вам нужно будет установить соответствующее значение.

Что ж, «Что такое ВПГ?»

Значение насыщенности оттенка

H: оттенок

Оттенок - это цветовая часть модели, выраженная числом от 0 до 360 градусов:

  • Красный находится в диапазоне от 0 до 60 градусов.
  • Желтый находится между 61 и 120 градусами.
  • Зеленый находится в диапазоне 121–180 градусов.
  • Голубой находится в диапазоне 181–240 градусов.
  • Синий составляет 241–300 градусов.
  • Пурпурный составляет 301–360 градусов.

S: насыщенность

Насыщенность описывает количество серого в определенном цвете от 0 до 100 процентов. Уменьшение этого компонента до нуля приводит к увеличению серого и создает эффект блеклости. Иногда насыщенность отображается в диапазоне от 0 до 1, где 0 - серый, а 1 - основной цвет.

V: значение (яркость)

Параметр Value работает вместе с насыщенностью и описывает яркость или интенсивность цвета от 0 до 100 процентов, где 0 - это полностью черный цвет, а 100 - самый яркий и раскрывает больше всего цвета.

Запись и кеширование фона для каждого кадра.

Мы заменяем пиксели красного цвета пикселями фона, чтобы создать невидимый эффект в видео. Для этого мы должны сохранять фоновое изображение для каждого кадра.

##reading from the webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)
## Allow the system to sleep for 3 seconds before the webcam starts
time.sleep(3)
count = 0
background = 0
## Capture the background in range of 60
for i in range(60):
    ret, background = cap.read()
background = np.flip(background, axis=1)

Определение части цвета в каждом кадре

На этом этапе мы сосредоточимся на обнаружении красной части изображения. Мы преобразуем RGB (красный-синий-зеленый) в HSV (значение оттенка-насыщенности), потому что значения RGB очень чувствительны к освещению. После преобразования RGB в HSV пора указать диапазон цветов для обнаружения красного цвета в видео. Ниже приведены значения красного цвета.

## Read every frame from the webcam, until the camera is open
while (cap.isOpened()):
    ret, img = cap.read()
    if not ret:
        break
    count += 1
    img = np.flip(img, axis=1)
    ## Convert the color space from BGR to HSV
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    ## Generat masks to detect red color
    lower_red = np.array([0, 125, 50])
    upper_red = np.array([10, 255,255])
    mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    lower_red = np.array([170, 120, 70])
    upper_red = np.array([180, 255, 255])
    mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    mask1 = mask1 + mask2

Замена красной части изображением маски в каждом кадре

Теперь у нас есть красная часть видео в изображении «маски», мы сегментируем часть маски из кадров. Для этого мы сделаем морфологию открытой и дилатационной.

## Open and Dilate the mask image
mask1 = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((3, 3), np.uint8))
mask1 = cv2.morphologyEx(mask1, cv2.MORPH_DILATE, np.ones((3, 3), np.uint8))
## Create an inverted mask to segment out the red color from the frame
mask2 = cv2.bitwise_not(mask1)
## Segment the red color part out of the frame using bitwise and with the inverted mask
res1 = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask2)
## Create image showing static background frame pixels only for the masked region
res2 = cv2.bitwise_and(background, background, mask=mask1)

Полный код

Ссылка на репозиторий Github - https://github.com/its-harshil/invisible_cloak

Резюме:

После того, как вы запустите код, подождите несколько секунд, позвольте веб-камере захватить фоновое изображение, после чего вы можете войти в кадр с вашим волшебным плащом и быть невидимым; )

Ура!! Теперь ты волшебник;)