利用opencv打开摄像头实时测量物体的尺寸

利用OpenCV打开摄像头实时测量物体的尺寸可以通过以下步骤实现：

1. 打开摄像头并获取视频流。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 0代表第一个摄像头

2. 从视频流中读取一帧图像。

ret, frame = cap.read()

3. 对图像进行处理，例如转换为灰度图像、平滑处理、边缘检测等。

gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
edged = cv2.Canny(blurred, 50, 150)

4. 对处理后的图像进行轮廓检测。

contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. 遍历轮廓，计算物体的尺寸。

for contour in contours:
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
    if len(approx) == 4: # 假设物体是一个四边形
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, "Object Size: {} x {}".format(w, h), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

6. 显示处理后的图像。

cv2.imshow("Frame", frame)

完整的代码如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edged = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.02 * perimeter, True)
        if len(approx) == 4:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, "Object Size: {} x {}".format(w, h), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们假设物体是一个四边形，通过计算其包围矩形的宽度和高度，来估算物体的尺寸。但实际应用中，需要根据具体的场景来选择合适的算法和方法。