当前位置：首页 > news >正文

（笔记四）利用opencv识别标记视频中的目标

news 2025/8/9 13:11:16

预操作：

通过cv2将视频的某一帧图片转为HSV模式，并通过鼠标获取对应区域目标的HSV值，用于后续的目标识别阈值区间的选取

在这里插入图片描述 ``

img = cv.imread(r"D:\data\123.png")
img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
plt.figure(1), plt.imshow(img)
plt.show()

（1）将视频中识别的目标掩膜成红色

end_frame[mask > 0] = [0, 0, 255]

在这里插入图片描述

（2）利用cv库读取显示原始视频

在这里插入图片描述

（3）在HSV阈值分割识别的视频目标

hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 定义分割黑色的上下区间，其代表的是目标物体的hsv空间内的最小值和最大值
low = np.array([60, 60, 60])
up = np.array([130, 120, 120])
mask = cv.inRange(hsv, low, up)

在这里插入图片描述

（4）按位与运算之后的视频目标（目标的真实色彩）

# 进行按位运算，白色的变为frame原来的颜色，其他还是黑色
res = cv.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

在这里插入图片描述

（5）主代码（已经给出解释）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
@author: LIFEI
@time: 2023/8/29 14:39 
@file: test4.py
@project: pythonProject
@describe: TODO
@# -------------------------------------------------(one)----------------------------------------------
@# -------------------------------------------------(two)----------------------------------------------
"""# -------------------------------------------------(one)----------------------------------------------
import cv2 as cv
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt# img = cv.imread(r"D:\data\123.png")
# img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)
# plt.figure(1), plt.imshow(img)
# plt.show()def identify(path, point):# 创建一个video基类cap = cv.VideoCapture(path)# 当cap被打开时开始循环while cap.isOpened():#  读取视频ret, frame = cap.read()# 拷贝图像，赋值给end_frameend_frame = np.copy(frame)# 将视频的BGR空间转换为HSV空间hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)# 定义分割黑色的上下区间，其代表的是目标物体的hsv空间内的最小值和最大值low = np.array([60, 60, 60])up = np.array([130, 120, 120])# 类似与阈值分割，就是将上述的区间类的物体改成白色，其他改为黑色mask = cv.inRange(hsv, low, up)# 进行按位运算，白色的变为frame原来的颜色，其他还是黑色res = cv.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)# 将end_frame中的mask白色区域变成红色end_frame[mask > 0] = [0, 0, 255]# 判断帧率是否存在，若是不存在直接退出if not ret:break# 判断输出if point == 1:cv.imshow("frame", frame)elif point == 2:cv.imshow("mask", mask)elif point == 3:cv.imshow("avi", res)else:cv.imshow("end_frame", end_frame)# 这里理解为视频的快慢，1表示原始速度，越大越慢，按‘q’退出显示if cv.waitKey(15) & 0xFF == ord('q'):breakcv.waitKey(0)# 释放cap.release()cv.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':# 视频的路径filepath = r"D:\data\plane.avi"# 访问输入的数值，后续循环要用value = input('请输入一个数字（1表示ori，2表示mask，3表示res，4表示end_frame）：')# 转为整型value = int(value)# 开始操作identify(filepath, value)# -------------------------------------------------(two) - -------------------------------------------