使用opencv调用摄像头实时测量物体尺寸

要使用OpenCV调用摄像头实时测量物体尺寸，你可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np

2. 创建VideoCapture对象来读取摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)

3. 定义一些常量

# 摄像头分辨率
frameWidth = 640
frameHeight = 480

# 比例因子
scale = 2

# 颜色范围
lower = np.array([20, 100, 100])
upper = np.array([30, 255, 255])

4. 设置摄像头的分辨率

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, frameWidth)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, frameHeight)

5. 定义一个函数来测量物体尺寸

def get_object_size(contours):
    for cnt in contours:
        area = cv2.contourArea(cnt)
        if area > 500:
            cv2.drawContours(frame, cnt, -1, (255, 0, 0), 3)
            perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
            approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
            size = (w, h)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, str(size), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

6. 创建一个死循环，不断从摄像头读取图像并进行处理

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()
    
    # 缩小图像以提高处理速度
    frameSmall = cv2.resize(frame, (int(frameWidth / scale), int(frameHeight / scale)))
    
    # 转换颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frameSmall, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 使用颜色范围过滤图像并进行膨胀和腐蚀处理
    mask = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
    
    # 查找轮廓并测量物体尺寸
    contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    get_object_size(contours)

    # 显示图像
    cv2.imshow("Frame", frame)
    cv2.imshow("Mask", mask)
    
    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

7. 释放摄像头并关闭所有窗口

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序可以帮助你实时测量物体尺寸，只需要将物体放在摄像头前面即可。