如何用OpenCV -python3实现视频物体追踪
更新时间：2019年12月04日 10:11:52 作者：有一种黑暗来自光
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。这篇文章主要介绍了如何用OpenCV -python3实现视频物体追踪,需要的朋友可以参考下
opencv
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()
关于颜色阈值图（百度）。
结果如下图所示。
总结
以上所述是小编给大家介绍的如何用OpenCV -python3实现视频物体追踪，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
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