# Color detection & tracking

**inRange**

```
$ cv2.inRange(image, lower, upper)
```

**Parameter:**

* image => ภาพที่ต้องการนำมาใช้
* lower => ค่าสีต่ำสุดที่ต้องการ โดยเขียนในลักษณะ tuple BGR
* upper => ค่าสีสูงสุดที่ต้องการ โดยเขียนในลักษณะ tuple BGR

**Example:**

```
import numpy as np
import cv2

image = cv2.imread("path/your/image.jpg")

colors = [
	([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
	([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
	([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
	([103, 86, 65], [145, 133, 128])
]


for (lower, upper) in colors:

	lower = np.array(lower, dtype = "uint8")
	upper = np.array(upper, dtype = "uint8")

	mask = cv2.inRange(image, lower, upper)
	output = cv2.bitwise_and(image, image, mask = mask)
	
	cv2.imshow("images", np.hstack([image, output]))
	cv2.waitKey(0)
```

### tracking

     tracking จะเป็นเทคนิคที่ใช้ในการติดตามวัตถุที่อยู่บนภาพวิดีโอหรือการแสดงภาพแบบ Real-time โดยในหัวข้อนี้จะเป็นการติดตามวัตถุที่มีสีตามที่ผู้ใช้กำหนด

* รับภาพที่เป็นวิดีโอหรือภาพจากกล้อง webcam
* กำหนดค่าสีที่ต้องการใช้งาน
* color detection
* contour

**Example:**

```
import imutils
import cv2

camera = cv2.VideoCapture(0)

colorRanges = [
	((29, 86, 6), (64, 255, 255), "green"),
	((57, 68, 0), (151, 255, 255), "blue")]

while True:

	(grabbed, frame) = camera.read()

	frame = imutils.resize(frame, width=600)
	blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)
	
	hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

	for (lower, upper, colorName) in colorRanges:

		mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
		mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
		mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)

		cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
			cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
		cnts = imutils.grab_contours(cnts)

		if len(cnts) > 0:

			c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
			((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)
			M = cv2.moments(c)
			(cX, cY) = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))

			if radius > 10:
				cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2)
				cv2.putText(frame, colorName, (cX, cY), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
					1.0, (0, 255, 255), 2)


	cv2.imshow("Frame", frame)
	key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

	if key == ord("q"):
		break

camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
```


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.aic-eec.com/artificial-intelligence-ai/basic-image-processing/computer-vision-for-python/lab-3-case-study/untitled.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.