如何用OpenCV -python3实现视频物体追踪

opencv

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

import numpy as np
import cv2
cap =cv2.VideoCapture(0)
while(1):
 #获取每一帧
 ret,frame = cap.read()
 #RGB转换到HSV
 hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
 #设定蓝色的阈值。确定要追踪的颜色为蓝色。
 lower_blue = np.array([100,50,50])
 upper_blue = np.array([120,255,255])
 #根据阈值构建掩模，构建黑白图
 #hsv:原图
 #lower_blue:图像中低于这个lower_blue的值，图像值变为0,即黑色
 #upper_blue:图像中高于这个upper_blue的值，图像值变为0
 #而在lower_blue～upper_blue之间的值变成255，即白色。
 mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
 #对原图像和掩模进行位运算
 #蓝色覆盖白色区域，黑色不覆盖，实现了白色转化为要追踪的蓝色，也就是追踪效果。
 res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
 #显示图像
 cv2.imshow('frame',frame)
 cv2.imshow('mask',mask)
 cv2.imshow('res',res)
 k = cv2.waitKey(5)& 0xFF
 if k==27:
   break
#关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

关于颜色阈值图（百度）。

结果如下图所示。

总结

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来源：https://blog.csdn.net/wxl18552239322/article/details/103352568