使用opencv跟踪小球

时间: 2023-09-22 18:07:03 浏览: 51
好的,下面是使用OpenCV跟踪小球的步骤: 1. 导入OpenCV库和其他必要的库 ```python import cv2 import numpy as np ``` 2. 读取视频或摄像头的输入流 ```python cap = cv2.VideoCapture(0) ``` 3. 定义跟踪的颜色范围 ```python lower_range = np.array([30, 150, 50]) upper_range = np.array([255, 255, 180]) ``` 这里使用的是HSV颜色空间,可以通过调整范围来适应不同的场景。 4. 循环读取每一帧并进行处理 ```python while True: # 读取每一帧 ret, frame = cap.read() # 转换颜色空间为HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 根据颜色范围创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range) # 进行形态学处理,去除噪点 mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2) # 寻找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 如果找到了轮廓 if len(contours) > 0: # 找到面积最大的轮廓 c = max(contours, key=cv2.contourArea) # 计算轮廓的最小外接圆 ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) # 如果圆的半径足够大,就将其画出来 if radius > 10: cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2) cv2.imshow("Frame", frame) # 如果按下q键,就退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break ``` 在循环中,首先读取每一帧,并将其转换为HSV颜色空间。然后根据颜色范围创建掩膜,进行形态学处理以去除噪点。接着寻找轮廓,并找到面积最大的轮廓,计算其最小外接圆,并将圆画出来。 5. 释放资源 ```python cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 完整代码如下: ```python import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) lower_range = np.array([30, 150, 50]) upper_range = np.array([255, 255, 180]) while True: ret, frame = cap.read() hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, lower_range, upper_range) mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2) contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) > 0: c = max(contours, key=cv2.contourArea) ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) if radius > 10: cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2) cv2.imshow("Frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这样就可以使用OpenCV跟踪小球了。

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