78 识别与跟踪视频中的特定颜色对象
代码
import cv2 as cv
import numpy as np
capture = cv.VideoCapture("../images/color_object.mp4")
height = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
width = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
count = capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
fps = capture.get(cv.CAP_PROP_FPS)
print(height, width, count, fps)
def process(image, opt=1):
hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
line = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15), (-1, -1))
mask = cv.inRange(hsv, (0, 43, 46), (10, 255, 255))
mask = cv.morphologyEx(mask, cv.MORPH_OPEN, line)
# 轮廓提取, 发现最大轮廓
contours, hierarchy = cv.findContours(mask, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
index = -1
max = 0
for c in range(len(contours)):
area = cv.contourArea(contours[c])
if area > max:
max = area
index = c
# 绘制
if index >= 0:
rect = cv.minAreaRect(contours[index])
cv.ellipse(image, rect, (0, 255, 0), 2, 8)
cv.circle(image, (np.int32(rect[0][0]), np.int32(rect[0][1])), 2, (255, 0, 0), 2, 8, 0)
return image
while(True):
ret, frame = capture.read()
if ret is True:
cv.imshow("video-input", frame)
result = process(frame)
cv.imshow("result", result)
c = cv.waitKey(50)
print(c)
if c == 27: #ESC
break
else:
break
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
实验结果
解释
这个是其实图像处理与二值分析的视频版本,通过读取视频每一帧的图像,然后对图像二值分析,得到指定的色块区域,主要步骤如下:
- 色彩转换BGR2HSV
- inRange提取颜色区域mask
- 对mask区域进行二值分析得到位置与轮廓信息
- 绘制外接椭圆与中心位置
- 显示结果
其中涉及到的知识点主要包括图像处理、色彩空间转换、形态学、轮廓分析等。
所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社,本文为个人整理学习,已获得贾老师授权,有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。