def cameraAnalysis(self, frame): frame = cv2.resize(frame, (640, 360), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 因为摄像头问题，对图像进行了大小修改 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图 # cv2.imshow("gray", gray) ret, binary = cv2.threshold(gray, 140, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化 # cv2.imshow("binary", binary) blurred = cv2.GaussianBlur(binary, (3, 3), 0) # 高斯滤波处理 # cv2.imshow("blur", blurred) # 显示滤波图像 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 建立7 * 7的卷积核 closed = cv2.morphologyEx(blurred, cv2.MORPH_RECT, kernel) # 去除噪点 # cv2.imshow("closed", closed) ret, binary = cv2.threshold(closed, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 再次二值化 # cv2.imshow("binary", binary) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 寻找轮廓 if len(contours) != 0: ball_position = self.detect(frame, contours) cv2.imshow("frame", frame) # print(ball_position) return ball_position else: return [0]

这段代码是用于相机图像分析的函数。它首先将输入的图像大小调整为640x360像素，并将其转换为灰度图像。然后，通过对灰度图像进行阈值处理和高斯模糊，得到一个二值化图像。接下来，使用形态学操作去除噪点，并再次进行二值化处理。最后，通过寻找轮廓来检测图像中的目标物体（球）并返回其位置。如果没有检测到目标物体，则返回[0]。

相关问题

在每次循编写代码可以使用OpenCV的VideoCapture对象获取当前视频帧的分辨率，并根据需要进行调整。然后，可以使用cv2.resize函数将帧调整为新分辨率。最后，通过调整后的帧继续进行后续处理和发送。

非常好，您已经理解了如何动态调整视频分辨率。以下是示例代码：

def run(self):
    self.sock.bind(self.ADDR)
    self.sock.listen()
    print('视频服务器已经启动...')
    print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}')
    conn, addr = self.sock.accept()
    print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...')
    data = "".encode("utf-8")
    payload_size = struct.calcsize("L")
    cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    while True:
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 获取当前视频帧的分辨率
        width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        
        # 根据需要进行调整
        if width > 800:
            scale_percent = 50  # 缩小画面尺寸
            new_width = int(width * scale_percent / 100)
            new_height = int(height * scale_percent / 100)
        else:
            new_width = width
            new_height = height
            
        # 调整视频帧分辨率
        frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        
        # 后续处理和发送
        # ...
        
        cv2.imshow('Remote',frame)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
            break
        
    self.cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    conn.close()

在该示例中，我们将VideoCapture对象存储在类属性self.cap中。然后，在每次循环开始之前，我们使用self.cap对象获取当前帧的分辨率，根据需要进行调整，并使用cv2.resize函数将帧调整为新分辨率。最后，我们使用调整后的帧继续进行后续处理和发送。

修改代码使其能动态调整分辨率 def run(self): self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('视频服务器已经启动...') print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) while True: cap = cv2.VideoCapture(0) # 动态调整画面分辨率 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) if width > 800: scale_percent = 50 # 缩小画面尺寸 new_width = int(width * scale_percent / 100) new_height = int(height * scale_percent / 100) frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA) while len(data)<payload_size: data+=conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data) < msg_size: data += conn.recv(81920) zframe_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frame_data = zlib.decompress(zframe_data) #解压数据 frame = pickle.loads(frame_data) #还原 cv2.imshow('Remote',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27: break

您可以将动态调整画面分辨率的代码移动到接收视频帧之前，并将其放在每次循环之前，以便可以实时调整视频分辨率。以下是修改后的示例代码：

def run(self):
    self.sock.bind(self.ADDR)
    self.sock.listen()
    print('视频服务器已经启动...')
    print(f'\n工作地址是：{self.ADDR}')
    conn, addr = self.sock.accept()
    print(f'\n接受了远程视频客户端{addr}的连接...')
    data = "".encode("utf-8")
    payload_size = struct.calcsize("L")
    cv2.namedWindow('Remote',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    while True:
        # 动态调整画面分辨率
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
        height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
        if width > 800:
            scale_percent = 50  # 缩小画面尺寸
            new_width = int(width * scale_percent / 100)
            new_height = int(height * scale_percent / 100)
        else:
            new_width = width
            new_height = height
            
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        frame = cv2.resize(frame, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_AREA)
        
        while len(data) < payload_size:
            data += conn.recv(81920)
            
        packed_size = data[:payload_size]
        data = data[payload_size:]
        msg_size = struct.unpack("L", packed_size)[0]
        
        while len(data) < msg_size:
            data += conn.recv(81920)
            
        zframe_data = data[:msg_size]
        data = data[msg_size:]
        frame_data = zlib.decompress(zframe_data)  #解压数据
        frame = pickle.loads(frame_data)  #还原
        cv2.imshow('Remote',frame)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
            break
        
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    conn.close()

在每次循环开始之前，您可以使用OpenCV的VideoCapture对象获取当前视频帧的分辨率，并根据需要进行调整。然后，您可以使用cv2.resize函数将帧调整为新分辨率。最后，您可以通过调整后的帧继续进行后续处理和发送。