opencv识别数字摄像头代码
时间: 2023-07-30 14:08:37 浏览: 117
以下是一个基于OpenCV的简单数字识别摄像头代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载SVM分类器
svm = cv2.ml.SVM_load("svm.xml")
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头图像
ret, frame = cap.read()
# 预处理图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
# 分割数字
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for contour in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
if w < 5 or h < 5:
continue
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
roi = cv2.resize(roi, (28, 28), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 提取数字特征
feature = np.reshape(roi, (1, 28 * 28)).astype(np.float32)
# 进行预测
result = svm.predict(feature)[1][0][0]
# 在图像上绘制识别结果
cv2.putText(frame, str(int(result)), (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("frame", frame)
# 等待按键事件
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个示例与前面的示例类似,只不过它从摄像头读取图像进行数字识别,而不是从文件中读取图像。在运行这个代码之前,需要确保已经训练好了一个SVM分类器,并将其保存为XML文件。
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