Cloak using Open-cv

Hey guys here is my project on Open-cv image capturing.

In this project, i used Numpy and open-cv.

#requirement open-cv , numpy

import cv2

import time

import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

# Store a single frame as background 

_, background = cap.read()

time.sleep(2)

_, background = cap.read()

#define all the kernels size  

open_kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

close_kernel = np.ones((7,7),np.uint8)

dilation_kernel = np.ones((10, 10), np.uint8)

# Function for remove noise from mask 

def filter_mask(mask):

    close_mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, close_kernel)

    open_mask = cv2.morphologyEx(close_mask, cv2.MORPH_OPEN, open_kernel)

    dilation = cv2.dilate(open_mask, dilation_kernel, iterations= 1)

    return dilation

while cap.isOpened():

    ret, frame = cap.read()  # Capture every frame

    # convert to hsv colorspace 

    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # lower bound and upper bound for yellow color 

    #can change to anyb color range

    lower_bound = np.array([20, 100, 100])     

    upper_bound = np.array([30, 255, 255])

    

    # find the colors within the boundaries

    mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound)

    # Filter mask

    mask = filter_mask(mask)

    # Apply the mask to take only those region from the saved background 

    # where our cloak is present in the current frame

    cloak = cv2.bitwise_and(background, background, mask=mask)

    # create inverse mask 

    inverse_mask = cv2.bitwise_not(mask)  

    # Apply the inverse mask to take those region of the current frame where cloak is not present 

    current_background = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=inverse_mask)

    # Combine cloak region and current_background region to get final frame 

    combined = cv2.add(cloak, current_background)

    cv2.imshow("Final output", combined)

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

        break

    

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()