用PythonOpenCV写一个击中击不中代码
时间: 2023-06-05 07:08:54 浏览: 68
好的,以下是PythonOpenCV实现击中击不中的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图片和目标区域
img = cv2.imread('target.jpg')
target = img[100:400, 200:500]
# 进行模板匹配
result = cv2.matchTemplate(img, target, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 设定阈值并找出匹配值大于阈值的位置
threshold = 0.8
location = cv2.findNonZero(result > threshold)
# 如果存在匹配值大于阈值的位置,则说明打中了目标
if location is not None:
print('击中!')
else:
print('未打中。')
```
以上代码中,我们首先从文件中读取一个图片并选择目标区域。然后,使用模板匹配对整张图片进行搜索,并设置一个阈值来判断匹配是否成功。如果匹配成功,就输出“击中!”否则输出“未打中。”。
希望这个代码能够帮到你,如果你还有其他问题,欢迎继续提问。
相关问题
用pythonopencv写识别一个红色区域
可以的,您可以使用以下代码实现:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 将图片从 BGR 转为 HSV 颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义红色区域的阈值
lower_red = np.array([0, 100, 100]) # 红色的 H 值为 0
upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 红色的 H 值为 10
# 根据阈值得到 mask
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
# 对原图像和 mask 进行位运算,得到红色区域的图像
red_area = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# 显示结果
cv2.imshow('Red area', red_area)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码会将一张名为 `example.jpg` 的图片中的红色区域提取出来并显示出来。
用pythonopencv写识别黑色小球摆动的角度
首先,你需要通过摄像头或者视频读取黑色小球的图像。然后,你可以通过颜色分割算法将图像中的黑色小球分割出来。最后,你可以使用霍夫变换来检测小球的圆形,并计算小球摆动的角度。
以下是一个简单的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while True:
# 读取每一帧
ret, frame = cap.read()
# 转换为 HSV 颜色空间,提取黑色小球
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_black = np.array([0, 0, 0])
upper_black = np.array([179, 255, 30])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)
# 检测小球的圆形
circles = cv2.HoughCircles(mask, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50,
param1=50, param2=30, minRadius=5, maxRadius=100)
# 如果检测到了圆形
if circles is not None:
# 取第一个圆形
circle = circles[0][0]
# 计算小球的位置和半径
x, y, r = int(circle[0]), int(circle[1]), int(circle[2])
# 绘制圆形
cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 255, 0), 2)
# 计算角度
angle = np.arcsin((y - 240) / r) * 180 / np.pi
# 在图像上显示角度
cv2.putText(frame, 'Angle: {:.2f}'.format(angle), (10, 50),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
# 按 Q 键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头或视频
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们使用了颜色分割算法提取了黑色小球,然后使用霍夫变换检测小球的圆形。最后,我们计算了小球摆动的角度,并在图像上显示出来。你可以根据自己的需求调整参数来获得更好的效果。
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