python-opencv摄像头边缘识别并与其余图像对比

要进行摄像头边缘识别并与其他图像进行对比，您可以使用Python中的OpenCV库。以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    edges = cv2.Canny(frame, 100, 200) # 边缘检测
    cv2.imshow('Edges', edges)
    
    # 加载对比图像
    compare_img = cv2.imread('compare.jpg', 0)
    compare_edges = cv2.Canny(compare_img, 100, 200)
    
    # 对比边缘图像
    res = cv2.matchTemplate(edges, compare_edges, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    threshold = 0.8 # 设定阈值
    loc = np.where(res >= threshold)
    
    # 绘制矩形框并显示结果
    for pt in zip(*loc[::-1]):
        cv2.rectangle(frame, pt, (pt[0]+compare_edges.shape[1], pt[1]+compare_edges.shape[0]), (0, 255, 0), 2)
    
    cv2.imshow('Frame', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上代码首先使用`cv2.VideoCapture()`函数打开摄像头，然后在一个无限循环中读取每一帧图像。在每个循环迭代中，使用`cv2.Canny()`函数将每一帧图像转换为边缘图像，并将其与一个预先加载的对比图像进行比较。使用`cv2.matchTemplate()`函数进行匹配，并使用设定的阈值过滤结果。最后，使用`cv2.rectangle()`函数在原始图像中绘制矩形框并显示结果。