用OpenCV写一个基于Python的机器视觉识别代码
时间: 2023-05-15 10:06:36 浏览: 77
好的,我可以回答这个问题。以下是一个基于Python和OpenCV的机器视觉识别代码示例:
```python
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 加载分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 在图像中绘制矩形框
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# 显示图像
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码可以检测图像中的人脸,并在人脸周围绘制矩形框。需要注意的是,这里使用的是OpenCV自带的人脸分类器,如果需要检测其它物体,可以使用不同的分类器。
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基于opencv机器视觉识别的红绿灯智能小车python代码
下面是一个基于OpenCV的红绿灯智能小的简单示例代码:
```python
import2
import numpy as np
import RPi.GPIO GPIO
import time
# 设置红灯颜色的范围
lower_red =.array([0, 100, ])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
lower_green = np.array([50, 100, 100])
upper_green = np.array([70, 255, 255])
# 设置GPIO引脚
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
GPIO.setup(11, GPIO.OUT) # 红灯引脚
GPIO.setup(13, GPIO.OUT) # 绿灯引脚
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取图像帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 转换颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 创建红绿灯掩膜
mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
mask_green = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
# 对掩膜进行形态学处理以去除噪声
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask_red = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
mask_green = cv2.morphologyEx(mask_green, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 检测红绿灯区域
contours_red, _ = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours_green, _ = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 判断红灯状态
if len(contours_red) > 0:
GPIO.output(11, GPIO.HIGH) # 点亮红灯
GPIO.output(13, GPIO.LOW) # 熄灭绿灯
else:
GPIO.output(11, GPIO.LOW) # 熄灭红灯
GPIO.output(13, GPIO.HIGH) # 点亮绿灯
# 显示结果图像
cv2.imshow('Traffic Light Detection', frame)
# 按下'q'键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 清理GPIO引脚和释放摄像头
GPIO.cleanup()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,上述代码是在树莓派上使用GPIO控制红绿灯的示例。你需要根据你的硬件配置和引脚连接进行适当的调整。此外,还可能需要根据实际情况进行更多的图像处理和算法优化来提高红绿灯检测的准确性和稳定性。
基于机器视觉的目标识别的Python代码
基于机器视觉的目标识别是一个非常广泛的领域,有很多不同的方法和技术可以用来实现。以下是一个简单的Python代码示例,用于使用OpenCV库进行基于颜色的目标识别:
```
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像从BGR转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 定义要识别的颜色范围
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])
# 创建掩码,将在颜色范围内的像素设置为白色,其余像素设置为黑色
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
# 对掩码进行形态学操作,以去除噪声
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
mask = cv2.erode(mask, kernel, iterations = 1)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations = 1)
# 在原始图像上绘制边界框
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
# 显示结果图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用OpenCV库读取一张图像,将其转换为HSV颜色空间,然后根据预定义的颜色范围创建掩码。接下来,对掩码进行形态学操作以去除噪声,并使用findContours函数查找目标的轮廓。最后,在原始图像上绘制边界框以标记目标位置。