50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪！

最新推荐文章于 2024-09-15 17:01:43 发布

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#Python

本文介绍了如何利用计算机视觉中的对象检测技术，特别是通过Python和OpenCV库，实现视频中物体的颜色识别和跟踪。实验结果显示，代码能够有效检测和追踪红色区域。

目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。

目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。

下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）：

import numpy as np
import cv2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_green = np.array([35, 110, 106])  # 绿色范围低阈值
upper_green = np.array([77, 255, 255])  # 绿色范围高阈值
lower_red = np.array([0, 127, 128])  # 红色范围低阈值
upper_red = np.array([10, 255, 255])  # 红色范围高阈值
#需要更多颜色，可以去百度一下HSV阈值！
# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')  # 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#打开USB摄像头
if (cap.isOpened()):  # 视频打开成功
    flag = 1
else:
    flag = 0
num = 0
if (flag):
    while (True):
        ret, frame