如何用OpenCV-python3实现视频物体追踪-创新互联

opencv

成都创新互联公司-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比青县网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式青县网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖青县地区。费用合理售后完善，十多年实体公司更值得信赖。

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()

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

名称栏目：如何用OpenCV-python3实现视频物体追踪-创新互联
当前URL：http://cdkjz.cn/article/pepso.html