50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪，,前言本文的文字及图片

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前言

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作者： 机器学习与统计学

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目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。

下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）：

 1 import numpy as np 2 import cv2 3 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX 4 lower_green = np.array([35, 110, 106])  # 绿色范围低阈值 5 upper_green = np.array([77, 255, 255])  # 绿色范围高阈值 6 lower_red = np.array([0, 127, 128])  # 红色范围低阈值 7 upper_red = np.array([10, 255, 255])  # 红色范围高阈值 8 #需要更多颜色，可以去百度一下HSV阈值！ 9 # cap = cv2.VideoCapture(‘1.mp4‘)  # 打开视频文件10 cap = cv2.VideoCapture(0)#打开USB摄像头11 if (cap.isOpened()):  # 视频打开成功12     flag = 113 else:14     flag = 015 num = 016 if (flag):17     while (True):18         ret, frame = cap.read()  # 读取一帧19        20         if ret == False:  # 读取帧失败21             break22         hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)23         mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)  # 根据颜色范围删选24         mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) 25  # 根据颜色范围删选26         mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7)  # 中值滤波27         mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7)  # 中值滤波28         mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red)29         mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)30         mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)31 ?32         for cnt in contours:33             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)34             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)35             cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)36 ?37         for cnt2 in contours2:38             (x2, y2, w2, h2) = cv2.boundingRect(cnt2)39             cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 255), 2)40             cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)41         num = num + 142         cv2.imshow("dection", frame)43         cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame)44         if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:45             break46 cv2.waitKey(0)47 cv2.destroyAllWindows()

如图所示，我们将会检测到红色区域

最终的效果图：

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50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪