写一份c++代码,打开摄像头,识别到蓝色面积大于红色面积,返回信号lock

时间: 2024-03-22 19:36:52 浏览: 17
好的,以下是一份简单的C++代码,实现了打开摄像头,检测蓝色和红色区域的面积,并发出lock信号: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cout << "Failed to open camera!" << std::endl; return -1; } while (true) { Mat frame; cap >> frame; // Convert BGR image to HSV image Mat hsv; cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); // Threshold for blue color Mat blue_mask; inRange(hsv, Scalar(100, 50, 50), Scalar(130, 255, 255), blue_mask); // Threshold for red color Mat red_mask1, red_mask2; inRange(hsv, Scalar(0, 50, 50), Scalar(10, 255, 255), red_mask1); inRange(hsv, Scalar(170, 50, 50), Scalar(180, 255, 255), red_mask2); Mat red_mask = red_mask1 | red_mask2; // Find contours vector<vector<Point>> blue_contours, red_contours; findContours(blue_mask, blue_contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); findContours(red_mask, red_contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Calculate areas double blue_area = 0, red_area = 0; for (const auto& contour : blue_contours) { blue_area += contourArea(contour); } for (const auto& contour : red_contours) { red_area += contourArea(contour); } // Compare areas and send lock signal if (blue_area > red_area && blue_area / red_area > 1.5) { std::cout << "Lock signal sent!" << std::endl; // TODO: send lock signal break; } imshow("Camera", frame); if (waitKey(30) == 27) // ESC { break; } } return 0; } ``` 在这个例子中,我们在主循环中不断读取摄像头的帧,然后进行图像处理。首先,我们将BGR图像转换为HSV图像,因为HSV空间更适合颜色识别。然后,我们使用`inRange`函数对蓝色和红色区域进行二值化处理,得到掩膜图像。接着,我们使用`findContours`函数找到所有的轮廓,并使用`contourArea`函数计算轮廓面积。最后,我们比较蓝色和红色区域的面积,并判断蓝色面积是否大于红色面积的1.5倍,如果是,则发出lock信号。 需要注意的是,在实际应用中,你需要根据具体情况进行参数调整和优化,以达到更好的效果。同时,你还需要添加一些硬件控制代码,来实现发出lock信号的功能。

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