打开电脑摄像头,利用opencv来检测黑色粒子的移动,画出运动轨迹并算出运动速度

时间: 2023-10-07 10:12:15 浏览: 55
好的,以下是利用Python和OpenCV来实现的代码: ```python import cv2 import numpy as np # 定义黑色的颜色范围 lower_black = np.array([0, 0, 0]) upper_black = np.array([180, 255, 30]) # 定义运动轨迹画布 canvas = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化位置和时间 position = (0, 0) prev_time = 0 while True: # 读取摄像头画面 ret, frame = cap.read() # 转化为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围过滤出黑色物体 mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black) # 对二值图像进行膨胀操作 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2) # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 如果检测到轮廓 if len(contours) > 0: # 找到面积最大的轮廓 max_cnt = max(contours, key=cv2.contourArea) # 计算中心点坐标 M = cv2.moments(max_cnt) cx = int(M['m10'] / M['m00']) cy = int(M['m01'] / M['m00']) # 计算运动速度 curr_time = cv2.getTickCount() if prev_time == 0: prev_time = curr_time time_diff = (curr_time - prev_time) / cv2.getTickFrequency() speed = np.sqrt((position[0] - cx)**2 + (position[1] - cy)**2) / time_diff # 更新位置和时间 position = (cx, cy) prev_time = curr_time # 画出轨迹和中心点 cv2.line(canvas, position, (cx, cy), (0, 255, 0), thickness=2) cv2.circle(canvas, position, 5, (0, 0, 255), thickness=-1) # 显示画面和轨迹 cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('canvas', canvas) # 按下ESC键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放摄像头和窗口 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 代码解释如下: 1. 首先定义黑色的颜色范围,这里使用的是HSV颜色空间,因为HSV对光线的变化不敏感。 2. 定义一个画布,用于绘制运动轨迹。 3. 打开摄像头。 4. 进入循环,读取摄像头画面。 5. 将画面转化为HSV颜色空间,过滤出黑色物体。 6. 对二值图像进行膨胀操作,填充空洞。 7. 查找轮廓,找到面积最大的轮廓。 8. 计算中心点坐标,并根据前一次的位置和时间计算运动速度。 9. 更新位置和时间,绘制轨迹和中心点。 10. 显示画面和轨迹。 11. 按下ESC键退出循环。 12. 释放摄像头和窗口。 注意事项: 1. 如果使用的是USB摄像头,需要安装相应的驱动程序。 2. 运动速度的单位是像素/秒,可以根据实际情况进行转换。 3. 运动轨迹画布的大小可以根据实际情况进行调整。

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