OpenCV色彩过滤与物体追踪实战 - 第1节
1. 课程导论
第1章 · 课程导论
1.1 色彩过滤与物体追踪概述
色彩过滤（Color Filtering）是计算机视觉中最直观、高效的物体检测方法之一。通过将图像从 RGB 转换到 HSV 等颜色空间，利用色调、饱和度、明度阈值分离出目标区域，进而实现实时追踪。本课程从零开始，系统讲解如何用 Python + OpenCV 搭建完整的颜色追踪系统。
1.2 应用场景
| 领域 | 典型应用 | 颜色追踪优势 |
|---|---|---|
| 🤖 机器人 | 视觉抓取、循迹小车、分拣系统 | 低延迟、无需深度学习硬件 |
| 🥽 AR/VR | 手柄追踪、手势交互、标记物识别 | 鲁棒性好，适合动态背景 |
| 🏭 工业检测 | 零件颜色分拣、缺陷检测 | 可解释性强，阈值可调 |
| 🎮 人机交互 | 虚拟画笔、体感游戏 | 实时性高，开发成本低 |
1.3 课程目标
- 掌握色彩过滤核心原理：RGB → HSV 转换、阈值分割、形态学去噪。
- 实现单色/多色物体实时追踪，并输出位置、方向、轨迹。
- 融合 CamShift、卡尔曼滤波等进阶算法，提升追踪稳定性。
- 完成手势识别、AR 叠加、小车仿真等综合项目。
🎯 学完本课程你将能： 从零搭建一套基于颜色追踪的交互系统，并具备迁移到实际工程的能力。
1.4 前置知识
| 知识领域 | 要求 | 说明 |
|---|---|---|
| Python 基础 | ★★☆☆☆ | 变量、函数、条件、循环；了解 NumPy 更佳 |
| OpenCV 入门 | ★☆☆☆☆ | 无需经验，课程第3章起会详细搭建 |
| 基本数学 | ★★☆☆☆ | 坐标、向量、简单三角函数（角度计算） |
| 图像概念 | ★☆☆☆☆ | 像素、分辨率、颜色通道（课程会讲解） |