54、计算机视觉的现实应用

计算机视觉的现实应用

1. 引言

在计算机视觉领域，我们已经学习了各种概念及其在OpenCV中的实现。现在，是时候构建一些实际应用了。本文将介绍几个基本的计算机视觉应用，包括条形码检测、运动检测与跟踪、手势识别以及绿幕抠像。

2. 条形码检测

2.1 条形码简介

条形码是一种机器可读的二维图像（数据）格式，通常用于存储产品信息。最初，条形码由不同宽度的平行线表示，线与线之间有间隔，后来发展出了多种格式。

2.2 检测步骤

以下是从图像中检测单个基本平行线条形码的步骤：
1. 读取图像并转换为灰度图 ：

import numpy as np
import cv2
image = cv2.imread('/home/pi/book/test_set/test5.png', 1)
input = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 计算水平和垂直方向的一阶Sobel导数，并求差值 ：

hor_der = cv2.Sobel(input, ddepth=-1, dx=1, dy=0, ksize=5)
ver_der = cv2.Sobel(input, ddepth=-1, dx=0, dy=1, ksize=5)
diff = cv2.su