用python语言写一段实时识别用绿色矩形框追踪红色物体的代码

在Python中，你可以使用OpenCV库来实现实时图像处理，包括颜色检测和目标跟踪。这里是一个简单的示例，使用`cv2`模块的`inRange`函数来筛选出红色区域，然后使用`cv2.rectangle`绘制绿色矩形框追踪目标。请注意，这是一个基础示例，实际应用可能需要更复杂的模板匹配或机器学习算法。

import cv2
import numpy as np

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

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

    # 定义红色范围
    lower_red = np.array([0, 50, 50])
    upper_red = np.array([10, 255, 255])

    # 过滤红色
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    
    # 寻找轮廓并选择最有可能的目标
    contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if contours:
        largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(largest_contour)
        
        # 绘制绿色矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绿色(0,255,0)，宽度2像素

    # 显示结果
    cv2.imshow('Tracking Red Object', frame)

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

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()