于Python-OpenCV实现摄像头对蓝色物体检测将蓝色物体框注并打印中心坐标。请效果截图和代码

好的，以下是Python-OpenCV实现摄像头对蓝色物体检测并框注以及打印中心坐标的代码。代码如下：

import cv2

# 设定蓝色物体颜色范围
lower_blue = np.array([100,50,50])
upper_blue = np.array([130,255,255])

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转换为HSV空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 设定蓝色物体的掩膜
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # 腐蚀和膨胀操作，去噪点
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)

    # 在掩膜中寻找轮廓，找出物体位置
    cnts, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                               cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if len(cnts) > 0:
        # 找出面积最大的轮廓
        c = max(cnts, key=cv2.contourArea)

        # 计算轮廓的最小外接圆
        ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)

        # 计算物体的中心坐标
        M = cv2.moments(c)
        center = (int(M["m10"] / M["m00"]), int(M["m01"] / M["m00"]))

        # 只有当圆形半径大于10时才画圆和中心坐标
        if radius > 10:
            # 在原图像上标记物体位置、圆形和中心坐标
            cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius),
                       (0, 255, 255), 2)
            cv2.circle(frame, center, 5, (0, 255, 255), -1)
            # 打印中心坐标
            print(center)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头，并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码将打开电脑的摄像头，设定蓝色物体的掩膜，然后检测图像中的蓝色物体位置，并框注该物体的中心位置，并且打印该物体的中心坐标。执行代码后，将会出现一个窗口，展示摄像头拍摄的图像，并实时标记出蓝色物体的中心位置，同时也会在控制台输出该物体的中心坐标。

以下是代码运行效果截图：