目前计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)及语音识别并列为人工智能三大热点方向,而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛,比如自动驾驶,视频监控,工业质检,医疗诊断等场景。
目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来,目标的识别可以基于颜色,纹理,形状。其中颜色属性运用十分广泛,也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验——通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。
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下面就是我们完整的代码实现(已调试运行):
进口numpy np
进口cv2
字体=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_green=np。数组([35、110、106])#绿色范围低阈值
upper_green=np。数组([77、255、255])#绿色范围高阈值
lower_red=np。数组([0,127,128])#红色范围低阈值
upper_red=np。数组([10、255、255])#红色范围高阈值
#需要更多颜色,可以去百度一下HSV阈值!
#帽=cv2.VideoCapture (1. mp4) #打开视频文件
帽=cv2.VideoCapture(0) #打开USB摄像头
如果(cap.isOpened()): #视频打开成功
标志=1
其他:
国旗=0
num=0
如果(旗):
而(真正的):
ret,?cap.read() #读取一帧
如果ret==False: #读取帧失败
打破
hsv_img=cv2。cv2.COLOR_BGR2HSV cvtColor(框架)
mask_green=cv2。inRange (hsv_img lower_green upper_green) #根据颜色范围删选
mask_red=cv2。inRange (hsv_img lower_red upper_red)
#根据颜色范围删选
mask_green=cv2。medianBlur (mask_green 7) #中值滤波
mask_red=cv2。medianBlur (mask_red 7) #中值滤波
掩码=cv2。bitwise_or (mask_green mask_red)=cv2 mask_green、轮廓、层次结构。findContours (mask_green cv2。RETR_EXTERNAL cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
mask_red、contours2 hierarchy2=cv2。findContours (mask_red cv2。RETR_EXTERNAL cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
问的轮廓:
(x, y, w h)=cv2.boundingRect(问)
cv2。矩形(帧(x, y), (x + w, y + h) (0, 255, 255), 2)
cv2。putText(框架、“绿色”(x, y - 5),字体,0.7 (0 255 0),2)
在contours2 cnt2:
(x2, y2 w2, h3)=cv2.boundingRect (cnt2)
cv2。矩形(帧(x2, y2), (x2 + w2, y2 + h3) (0, 255, 255), 2)
cv2。putText(框架,“红色”(x2, y2 - 5),字体,0.7 (0,0,255),2)
num=num + 1
cv2。imshow(“检波”法,帧)
cv2.imwrite(“一个/% d.jpg”% num,框架)
如果cv2.waitKey (20),0 xff==27日:
打破
cv2.waitKey (0)
cv2.destroyAllWindows ()
如图所示,我们将会检测到红色区域
最终的效果图:
以上所述是小编给大家介绍的50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留的言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持。
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