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Python+OpenCV人行道盲道边缘侦测识别

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前言

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文章目录

一、所需工具软件

二、使用步骤

1. 引入库

2. 代码实现

3. 运行结果

三、在线协助

一、所需工具软件

1. PyCharm

2. Python, OpenCV

二、使用步骤

1.引入库

import cv2
import numpy as np

2. 代码实现

代码如下:

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('mangdao1.mp4')

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    # 如果无法读取到帧，则退出循环
    if not ret:
        break

    # 将图像转换为HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)


    # 根据HSV范围创建掩膜
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
    cv2.imshow('Filtered Image1', mask)
    mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=5)

    # 寻找轮廓
    __,contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    filtered_mask = np.zeros_like(mask)
    for contour in contours:
       cv2.drawContours(filtered_mask, [contour], -1, 255, thickness=cv2.FILLED)

    # 检测白色区域的边缘线
    edges = cv2.Canny(filtered_mask, threshold1=30, threshold2=100)  # 调整阈值
    white_edges = cv2.bitwise_and(edges, edges, mask=filtered_mask)
    cv2.imshow('Filtered Image6', white_edges)
    mask = cv2.dilate(white_edges, kernel, iterations=20)
    cv2.imshow('Filtered Image7', mask)

    # 按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break


cap.release()
cv2.destroyAllWindows()