Ubuntu环境下OpenCV目标识别与追踪实验

"实验一.基于颜色特征的目标识别与追踪实验1" 实验一是一个关于目标识别与追踪的基础实践，主要利用颜色特征来实现这一功能。实验环境为Ubuntu 14.04，需要硬件设备包括计算机及其自带的摄像头，以及OpenCV-2.4.13版本的软件库。实验过程中，可以通过运行`python ./video.py`命令来测试OpenCV的正确安装，如果摄像头画面正常显示，则表示安装成功。在安装OpenCV前，推荐先安装ROS，以确保所有依赖包能够正确安装，避免可能出现的错误。 实验代码主要用Python编写，导入了numpy、cv2和video库。其中，cv2是OpenCV的主要接口，用于图像处理和计算机视觉任务。video库可能是实验者自定义的一个辅助库，用于简化视频流的获取。 在代码中，定义了两个关键的颜色范围常量，LOWER_BLUE和UPPER_BLUE，它们分别代表蓝色的下界和上界，用于后续的颜色匹配。这些常量用于生成颜色模板，以便于在HSV色彩空间中识别蓝色物体。 `App`类是实验的核心，它包含了一些关键属性和方法。`__init__`方法初始化了一个摄像头对象，并设置了相关参数。`cv2.namedWindow`创建了一个名为'camshift'的窗口，用于显示摄像头捕捉的画面。`start`方法设置初始的识别区域（self.selection）和跟踪状态（self.tracking_state），使得程序开始对特定区域进行颜色检测。 `get_mask`方法用于根据给定的颜色生成对应的HSV图像的掩模。这里，它支持蓝色、绿色和红色三种颜色。通过对HSV图像进行阈值处理，可以得到指定颜色的像素点集合，即颜色掩模。 通过这个实验，学习者可以深入理解如何使用OpenCV进行颜色特征的提取和目标识别，以及如何实现基本的目标追踪。实验代码中没有提到具体的追踪算法，但根据`start`方法中的`self.tracking_state`变量，可以推断后续可能会涉及到一种追踪策略，如CamShift或BackgroundSubtractor等。这些技术在实时视频分析、自动驾驶、监控等领域有着广泛应用。