利用视频流 python 相似三角形识别白色圆并测距 代码

要实现利用视频流进行相似三角形识别、白色圆检测并测距，可以使用以下步骤：

1. 从视频流中逐帧读取图像。

2. 对每帧图像进行预处理，例如使用颜色阈值将图像中的白色区域提取出来。

3. 使用霍夫圆变换（Hough Circle Transform）检测图像中的圆形。

4. 对圆形进行筛选，例如选择面积最大的圆形作为目标圆形。

5. 使用形态学操作（例如开运算）来去除圆形周围的噪声。

6. 使用轮廓检测（Contour Detection）来检测相似三角形。可以将图像转换为灰度图像并使用 Canny 边缘检测或其他边缘检测算法来提取轮廓。然后可以使用 OpenCV 中的 `cv::findContours()` 函数来查找轮廓。

7. 对轮廓进行筛选，例如根据轮廓的形状和大小来选择相似三角形。

8. 对相似三角形进行测距。可以使用相机标定得到相机参数，然后使用 OpenCV 中的 `cv::solvePnP()` 函数计算相机位置和姿态。然后可以使用三角形相似原理计算出相似三角形之间的距离。

下面是一个示例代码，可以帮助你入门：

import cv2
import numpy as np

# 打开视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 逐帧读取图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    thresh = cv2.threshold(gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

    # 检测圆形
    circles = cv2.HoughCircles(thresh, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
    if circles is not None:
        # 选择面积最大的圆形
        circle = max(circles[0,:], key=lambda x:x[2])

        # 进一步处理圆形
        mask = np.zeros_like(gray)
        cv2.circle(mask, (circle[0], circle[1]), circle[2], 255, -1)
        mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5,5)))

        # 检测轮廓
        contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for cnt in contours:
            # 计算轮廓的周长和面积
            perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
            area = cv2.contourArea(cnt)

            # 计算轮廓的近似多边形
            approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*perimeter, True)

            # 筛选相似三角形
            if len(approx) == 3 and area > 1000:
                # 计算相似三角形的距离
                # TODO: 根据相机参数和三角形坐标计算距离
                pass

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('thresh', thresh)
    cv2.imshow('mask', mask)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意：此示例代码仅用于演示目的，可能需要根据实际情况进行修改。同时，测距需要使用相机参数和三角形坐标，这些信息需要先进行标定和计算。