cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]是在做什么

cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] 这段代码是在寻找二值图像（mask）中的所有轮廓（contours），其中 cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测最外层的轮廓，cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 表示压缩水平、垂直和对角线方向，只保留端点的轮廓信息。函数返回两个值，第一个是轮廓信息，第二个是层次信息，因此使用 [-2] 取最后一个值作为轮廓信息保存在变量 cnts 中。

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def TEST(): global col global squ ret, frame = image.read() color_lower = np.array([int(Hmin.value),int(Smin.value),int(Vmin.value)]) color_upper = np.array([int(Hmax.value), int(Smax.value), int(Vmax.value)]) color1_lower = np.array([int(H1min.value),int(S1min.value),int(V1min.value)]) color1_upper = np.array([int(H1max.value), int(S1max.value), int(V1max.value)]) #frame = cv2.resize(frame, (400, 400)) frame_ = cv2.GaussianBlur(frame,(5,5),0) hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv,color_lower,color_upper) mask = cv2.erode(mask,None,iterations=2) mask = cv2.dilate(mask,None,iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask,(3,3),0) mask1 = cv2.inRange(hsv,color1_lower,color1_upper) mask1 = cv2.erode(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.dilate(mask1,None,iterations=2) mask1 = cv2.GaussianBlur(mask1,(3,3),0) cnts = cv2.findContours(mask.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] cnts1 = cv2.findContours(mask1.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2] if len(cnts) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea) (color_x,color_y),color_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) if color_radius > 10: squ=1 else: squ=0 if len(cnts1) > 0: # 找到最大的轮廓 cnt1 = max(cnts1, key=cv2.contourArea) (color1_x,color1_y),color1_radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt1) if color1_radius > 10: col=1 else: col=0

这段代码是一个函数`TEST()`，它的作用是读取图像并进行一系列的处理。首先，它从图像中读取帧。然后，根据一些阈值（`Hmin.value`，`Smin.value`，`Vmin.value`等）定义颜色范围。接下来，它对帧进行高斯模糊处理，并将帧从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。然后，它使用颜色范围创建掩码，并对掩码进行腐蚀和膨胀处理，以去除噪声并平滑掩码。接着，它使用`cv2.findContours()`函数找到掩码中的轮廓，并选择最大的轮廓。最后，它计算最小包围圆的圆心和半径，并根据半径大小将`col`和`squ`变量设置为1或0。

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while 1: ret, frame = cap.read() frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0) hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, blue_lower, blue_upper) mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.GaussianBlur(mask, (3, 3), 0) res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask) cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]

这是在使用Python中的OpenCV库进行图像处理时，处理摄像头捕获的视频的主循环部分。OpenCV是一种开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、目标跟踪、人脸识别等。在这个循环中，首先使用cap.read()读取一帧视频，然后使用cv2.GaussianBlur()函数对其进行高斯模糊处理，以减少噪声对后续处理的影响。接着使用cv2.cvtColor()函数将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，方便后续对颜色进行处理。使用cv2.inRange()函数根据之前设置的颜色范围（blue_lower和blue_upper）对图像进行颜色分割，得到一个二值化的掩膜（mask）。使用cv2.erode()函数对掩膜进行腐蚀操作，以去掉掩膜中的噪点。再次使用cv2.GaussianBlur()函数对掩膜进行模糊处理，以平滑边缘。使用cv2.bitwise_and()函数将掩膜应用到原图像上，得到一个新的图像（res），该图像中只有符合颜色范围的部分被保留下来。最后使用cv2.findContours()函数对处理后的掩膜进行轮廓检测，得到图像中所有的轮廓（cnts）。该循环会一直运行，直到手动停止程序。