用opencv 读入给定的coin04.mp4, 编写代码分析每帧视频，从视频画面中提取出每枚硬币的位置，然后在它旁边标出这是第几枚硬币的设计思路

1. 导入相应的库和模块，包括OpenCV、NumPy等。
2. 使用OpenCV中的VideoCapture模块读入coin04.mp4视频文件。
3. 循环遍历每一帧图像，对每一帧图像进行处理。
4. 对于每一帧图像，进行图像处理，包括灰度化、高斯模糊、边缘检测等操作，以便更好地区分硬币的轮廓。
5. 对处理后的图像进行轮廓检测，使用findContours函数找到所有的轮廓，并将每个轮廓的位置和大小记录下来。
6. 遍历每个轮廓，判断其大小是否达到硬币大小的要求，如果达到要求，则将其标记为硬币，并记录硬币的位置和大小。
7. 将每个硬币的位置和大小以及编号输出到图像的相应位置上，以便更好地展示硬币信息。
8. 将处理后的图像输出，或者实时展示。

代码实现如下所示：

import cv2
import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture('coin04.mp4')

# 硬币大小的阈值
MIN_RADIUS = 20
MAX_RADIUS = 100

# 设置字体和字体大小
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
fontScale = 1
thickness = 2

# 记录硬币编号
coin_num = 0

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取一帧图像
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度化
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)  # 高斯模糊
    edged = cv2.Canny(blurred, 30, 150)  # 边缘检测

    contours, hierarchy = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 轮廓检测

    for c in contours:
        area = cv2.contourArea(c)  # 计算轮廓面积
        if MIN_RADIUS**2 < area/np.pi < MAX_RADIUS**2:  # 判断是否为硬币
            coin_num += 1
            (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)  # 获取硬币位置和大小
            center = (int(x), int(y))
            radius = int(radius)
            cv2.circle(frame, center, radius, (0, 255, 0), 2)  # 在图像上绘制硬币轮廓
            cv2.putText(frame, f'Coin {coin_num}', (int(x)+radius, int(y)), font, fontScale, (255, 0, 0), thickness, cv2.LINE_AA)  # 标记硬币编号

    cv2.imshow('frame', frame)  # 展示处理后的图像

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 按q退出
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

运行以上代码，可以得到处理后的视频，每个硬币的位置和编号都已经标记在了图像上。