Python OpenCV中的图像处理物体跟踪效果

import numpy as np
import cv2
# cv2.cvtColor(img, flag)
# cv2.inRange()
# 打印颜色转换flag
flags =[ i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_')]
print(flags)
# OpenCV支持超过150种颜色转换的方法，常用：BGR<->GRAY 和 BGR<->HSV
# OpenCV的HSV格式中，H(色彩/色度)的取值范围是[0, 179], S(饱和度)的取值范围[0, 255], V(亮度)的取值范围[0, 255]
# 不同软件取值范围可能不同,使用时需要做归一化
# 物体跟踪,跟踪一个蓝色物体,步骤：
# 1.从视频中获取一帧图像
# 2.将图像转换到HSV空间
# 3.设置HSV阀值到蓝色范围
# 4.获取蓝色物体,或其他处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 获取图像帧
    (ret, frame) = cap.read()
    # 转换到HSV颜色空间
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # 设定蓝色的阀值
    lower_blue = np.array([110, 50, 50])
    upper_blue = np.array([130, 255, 255])
    # 根据阀值构建掩膜
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    mask_blue = cv2.medianBlur(mask, 7)  # 中值滤波
    # 查找轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_blue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    # print(contours, hierarchy)
    for cnt in contours:
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText(frame, "Blue", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)
    # 对原图和掩膜进行位运算
    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
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()