利用python打开摄像头及颜色检测方法_图像颜色识别python - CSDN文库

118 浏览量更新于2023-03-16 5 收藏 65KB PDF 举报

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利用利用python打开摄像头及颜色检测方法打开摄像头及颜色检测方法

今天小编就为大家分享一篇利用python打开摄像头及颜色检测方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮

助。一起跟随小编过来看看吧

最近两周由于忙于个人项目，一直未发言了，实在是太荒凉了。。。。，上周由于项目，见到Python的应用极为广泛，用起

来也特别顺手，于是小编也开始着手学习Python,…下面我就汇报下今天的学习成果吧

小编运行环境unbuntu 14.0.4

首先我们先安装一下Python呗，我用的2.7，其实特别简单，一行指令就ＯＫ

sudo apt-get install python-dev

一般安装系统的时候其实python已经自带了，这步基本可以不用做，ＯＫ，我们继续往下走吧，安装python-opencv ,稍后我

们需要用到opencv的库，一行指令即可，这也是小编特别喜欢linux的原因：

sudo apt-get install python-opencv

完成之后我们开始操作吧，首先同样的我们打开摄像头露个脸呗，不多说，上代码， vim pythonpractice.py 打开vim，copy以

下代码即可（友情提示　python是有严格的缩进的，下面我都是四个空格缩进，各位不要复制错了）:lo

lmport cv2

import numpy as np#添加模块和矩阵模块

cap=cv2.VideoCapture(0)

＃打开摄像头，若打开本地视频，同opencv一样，只需将０换成("×××.avi")

while(1): # get a frame

ret, frame = cap.read() # show a frame

cv2.imshow("capture", frame)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

#释放并销毁窗口

保存退出保存退出

python pythonpractice.py

小脸蛋即可出现在你的屏幕上了，下面稍微添加几行有意思的代码吧，实现蓝色背景检测，我这有瓶蓝色脉动，正好做个小实

验。

import cv2

import numpy as np

cap = cv2.VideoCapture(0)# set blue thresh

lower_blue=np.array([78,43,46])

upper_blue=np.array([110,255,255])

while(1): # get a frame and show

ret, frame = cap.read()

cv2.imshow('Capture', frame) # change to hsv model

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # get mask

mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

cv2.imshow('Mask', mask) # detect blue

res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

cv2.imshow('Result', res)

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

breakcap.release()

cv2.destroyAllWindows()

同样python pythonpractice.py 运行一下，可以把手机换成蓝色背景检测以下，下面时间就交给各位理解了，代码很简单，只

有简单的几行程序。

下面有个复杂点颜色识别的代码下面有个复杂点颜色识别的代码

#!/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

import numpy as np

import time

readlower=np.array([156,179,144])

readupper=np.array([180,255,255])

readlower1 = np.array([0, 128, 146])

readupper2 = np.array([5, 255, 255])

lowerarry=[[readlower,readupper,'red'],[readlower1,readupper2,'red1']]

capture=cv2.VideoCapture('4.mp4')

while True:

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