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目前計算機視覺(CV)與自然語言處理(NLP)及語音識別并列為人工智能三大熱點方向,而計算機視覺中的對象檢測(objectdetection)應用非常廣泛,比如自動駕駛、視頻監(jiān)控、工業(yè)質檢、醫(yī)療診斷等場景。
目標檢測的根本任務就是將圖片或者視頻中感興趣的目標提取出來,目標的識別可以基于顏色、紋理、形狀。其中顏色屬性運用十分廣泛,也比較容易實現(xiàn)。下面就向大家分享一個我做的小實驗———通過OpenCV的Python接口來實現(xiàn)從視頻中進行顏色識別和跟蹤。
下面就是我們完整的代碼實現(xiàn)(已調試運行):
import numpy as np import cv2 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX lower_green = np.array([35, 110, 106]) # 綠色范圍低閾值 upper_green = np.array([77, 255, 255]) # 綠色范圍高閾值 lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 紅色范圍低閾值 upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 紅色范圍高閾值 #需要更多顏色,可以去百度一下HSV閾值! # cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打開視頻文件 cap = cv2.VideoCapture(0)#打開USB攝像頭 if (cap.isOpened()): # 視頻打開成功 flag = 1 else: flag = 0 num = 0 if (flag): while (True): ret, frame = cap.read() # 讀取一幀 if ret == False: # 讀取幀失敗 break hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green) # 根據(jù)顏色范圍刪選 mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) # 根據(jù)顏色范圍刪選 mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值濾波 mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值濾波 mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red) mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2) cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2) for cnt2 in contours2: (x2, y2, w2, h3) = cv2.boundingRect(cnt2) cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h3), (0, 255, 255), 2) cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2) num = num + 1 cv2.imshow("dection", frame) cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame) if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27: break cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
如圖所示,我們將會檢測到紅色區(qū)域
最終的效果圖:
總結
以上所述是小編給大家介紹的50行Python代碼實現(xiàn)視頻中物體顏色識別和跟蹤,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網(wǎng)站的支持!
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