import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([78,43,46]) upper_red = np.array([99,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask) cv2.imshow('frame',frame) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('res',res) if cv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release()
时间: 2024-04-09 13:31:29 浏览: 21
这段代码使用OpenCV库来获取视频流,并进行颜色过滤。它打开摄像头(设备号为0),并在一个循环中读取帧。然后,它将每一帧转换为HSV颜色空间,并使用预定义的红色范围创建掩码。掩码将与原始帧进行逻辑与运算,以提取出红色区域。最后,它将原始帧、掩码和提取出的红色区域显示在窗口中。
按下键盘上的"q"键即可退出循环,并关闭窗口。
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解释一下这段代码import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化 ROI ret, frame = cap.read() roi = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化 CamShift hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.))) roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180]) cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) # 开始跟踪 term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1) while True: ret, frame = cap.read() if ret == True: hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1) ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit) pts = cv2.boxPoints(ret) pts = np.int0(pts) img = cv2.polylines(frame, [pts], True, 255, 2) cv2.imshow('CamShift', img) k = cv2.waitKey(60) & 0xff if k == 27: break else: break cv2.destroyAllWindows() cap.release()
这段代码实现了使用CamShift算法进行目标跟踪的功能。具体流程如下:
1. 导入所需的库:`cv2`用于图像处理,`numpy`用于数组操作。
2. 创建视频捕获对象:`cv2.VideoCapture(0)`表示从摄像头获取视频。
3. 初始化ROI(感兴趣区域):通过调用`cv2.selectROI`函数,可以在视频帧中手动选择一个感兴趣的区域。
4. 初始化CamShift:将ROI转换为HSV颜色空间,并创建一个掩码,将非ROI区域设为0。然后使用`cv2.calcHist`计算ROI的直方图,并进行归一化处理。
5. 开始跟踪:循环读取每一帧图像,将图像转换为HSV颜色空间,并使用`cv2.calcBackProject`函数根据ROI的直方图创建反向投影图像。然后利用`cv2.CamShift`函数进行目标跟踪,返回目标位置和大小。接下来,根据目标位置绘制一个旋转矩形,并显示在图像上。最后,按下ESC键退出循环。
6. 释放资源:关闭所有显示的窗口,并释放视频捕获对象。
这段代码的主要功能是实时跟踪摄像头中选择的感兴趣区域。
解释这段代码import numpy as np import cv2 #OpenCV中的密集光流 cap=cv2.VideoCapture(".\\video1.mp4") ret,frame1=cap.read() prvs=cv2.cvtColor(frame1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) hsv=np.zeros_like(frame1) hsv[...,1]=255 while(1): ret,frame2=cap.read() next=cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow=cv2.calcOpticalFlowFarneback(prvs,next,None,0.5,3,15,3,5,1.2,0) mag,ang=cv2.cartToPolar(flow[...,0],flow[...,1]) hsv[...,0]=ang*180/np.pi/2 hsv[...,2]=cv2.normalize(mag,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX) rgb=cv2.cvtColor(hsv,cv2.COLOR_HSV2BGR) cv2.imshow('frame2',rgb) k=cv2.waitKey(30)&0xff if k==27: break elif k==ord('s'): cv2.imwrite('opticalfb.png',frame2) cv2.imwrite('opticalhsv.png',rgb) prvs=next cap.release() cv2.destroyAllWindows()
这段代码导入了两个Python库:numpy和cv2。numpy库是Python中用于数值计算和数组处理的重要库,通常缩写为np。cv2库是Python中用于图像处理的库,也是OpenCV库的一部分,通常被缩写为cv2。这段代码的目的是在程序中使用这两个库中的函数和类。