Python实现黑色笔迹的追踪复现

根据提供的引用内容，我没有找到与黑色笔迹追踪相关的信息。但是，如果您想要实现黑色笔迹的追踪，您可以考虑使用OpenCV库和Python语言。以下是一个简单的示例代码，可以帮助您开始实现黑色笔迹的追踪：

import cv2

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 定义黑色的HSV范围
lower_black = (0, 0, 0)
upper_black = (180, 255, 30)

# 创建一个空白图像，用于绘制轨迹
canvas = None

while True:
    # 读取视频的一帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 将帧转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 根据定义的黑色HSV范围创建掩码
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_black, upper_black)

    # 对掩码进行形态学操作，以去除噪声
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
    mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 如果找到了轮廓
    if contours:
        # 找到最大的轮廓
        max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

        # 计算最大轮廓的外接圆
        ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(max_contour)

        # 绘制外接圆
        cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2)

        # 在空白图像上绘制轨迹
        if canvas is None:
            canvas = np.zeros_like(frame)
        cv2.circle(canvas, (int(x), int(y)), 3, (0, 0, 255), -1)

    # 显示帧和轨迹
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('canvas', canvas)

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

# 释放视频文件和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用OpenCV库读取视频文件，并在每个帧上查找黑色笔迹的轮廓。然后，它绘制了每个轮廓的外接圆，并在空白图像上绘制了轨迹。您可以根据需要修改代码以满足您的具体需求。