Ubuntu环境下OpenCV目标识别与追踪实验
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更新于2024-08-05
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"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。
2023-05-27 上传
2019-07-24 上传
2024-10-24 上传
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