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主要实现的功能是能实时识别视频中的绿色圆，并返回圆心位置，这既是对前面所学知识的总结，也是为下一步摄像头的追踪打下基础。 opencv的安装可参考https://blog.csdn.net/yukinoai/article/details/83088190 废话不多说，代码如下，环境为win10，python3： import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) ret = cap.set(3, 640) # 设置帧宽 ret = cap.set(4, 480) # 设置帧高 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 设置字体样式 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) # 卷积核 if cap.isOpened() is True: # 检查摄像头是否正常启动 while(True): ret, frame = cap.read() gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰色通道 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 转换为HSV空间 lower_green = np.array([35, 50, 100]) # 设定绿色的阈值下限 upper_green = np.array([77, 255, 255]) # 设定绿色的阈值上限 # 消除噪声 mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green) # 设定掩膜取值范围 opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 形态学开运算 bila = cv2.bilateralFilter(mask, 10, 200, 200) # 双边滤波消除噪声 edges = cv2.Canny(opening, 50, 100) # 边缘识别 # 识别圆形 circles = cv2.HoughCircles( edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 100, param1=100, param2=10, minRadius=10, maxRadius=500) if circles is not None: # 如果识别出圆 for circle in circles[0]: # 获取圆的坐标与半径 x = int(circle[0]) y = int(circle[1]) r = int(circle[2]) cv2.circle(frame, (x, y), r, (0, 0, 255), 3) # 标记圆 cv2.circle(frame, (x, y), 3, (255, 255, 0), -1) # 标记圆心 text = 'x: '+str(x)+' y: '+str(y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA, 0) # 显示圆心位置 else: # 如果识别不出，显示圆心不存在 cv2.putText(frame, 'x: None y: None', (10, 30), font, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA, 0) cv2.imshow('frame', frame) cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('edges', edges) k = cv2.waitKey(5) & 0xFF if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() else: print('cap is not opened!')结果如下：
输出图像frame：
掩膜mask：
边界edge：
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