利用python打开摄像头及颜色检测方法
最近两周由于忙于个人项目，一直未发言了，实在是太荒凉了。。。。，上周由于项目，见到Python的应用极为广泛，用起来也特别顺手，于是小编也开始着手学习Python,…下面我就汇报下今天的学习成果吧
小编运行环境unbuntu14.0.4
首先我们先安装一下Python呗，我用的2.7，其实特别简单，一行指令就ＯＫ
sudoapt-getinstallpython-dev
一般安装系统的时候其实python已经自带了，这步基本可以不用做，ＯＫ，我们继续往下走吧，安装python-opencv,稍后我们需要用到opencv的库，一行指令即可，这也是小编特别喜欢linux的原因：
sudoapt-getinstallpython-opencv
完成之后我们开始操作吧，首先同样的我们打开摄像头露个脸呗，不多说，上代码，vimpythonpractice.py打开vim，copy以下代码即可（友情提示python是有严格的缩进的，下面我都是四个空格缩进，各位不要复制错了）:lo
lmportcv2
importnumpyasnp#添加模块和矩阵模块
cap=cv2.VideoCapture(0)
＃打开摄像头，若打开本地视频，同opencv一样，只需将０换成("×××.avi")
while(1):#getaframe
ret,frame=cap.read()#showaframe
cv2.imshow("capture",frame)
ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
#释放并销毁窗口
保存退出
pythonpythonpractice.py
小脸蛋即可出现在你的屏幕上了，下面稍微添加几行有意思的代码吧，实现蓝色背景检测，我这有瓶蓝色脉动，正好做个小实验。
importcv2
importnumpyasnp
cap=cv2.VideoCapture(0)#setbluethresh
lower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])
while(1):#getaframeandshow
ret,frame=cap.read()
cv2.imshow('Capture',frame)#changetohsvmodel
hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)#getmask
mask=cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
cv2.imshow('Mask',mask)#detectblue
res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
cv2.imshow('Result',res)
ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):
breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()
同样pythonpythonpractice.py运行一下，可以把手机换成蓝色背景检测以下，下面时间就交给各位理解了，代码很简单，只有简单的几行程序。
下面有个复杂点颜色识别的代码
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
importcv2
importnumpyasnp
importtime
readlower=np.array([156,179,144])
readupper=np.array([180,255,255])
readlower1=np.array([0,128,146])
readupper2=np.array([5,255,255])
lowerarry=[[readlower,readupper,'red'],[readlower1,readupper2,'red1']]
capture=cv2.VideoCapture('4.mp4')
whileTrue:
ret,frame=capture.read()
printframe.shape
frame=cv2.resize(frame,(640,480))
ifret==False:
print("videoiserro")
#cv2.imshow('xiaorun',frame)
hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
forcolormin,colermax,nameinlowerarry:
mask=cv2.inRange(hsv,colormin,colermax)
#res=cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
#mask=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
mask=cv2.dilate(mask,None,iterations=25)
ret,binary=cv2.threshold(mask,15,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('result',binary)
kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(21,7))
closed=cv2.morphologyEx(binary,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)
cv2.imshow('closed',closed)
#erode=cv2.erode(closed,None,iterations=4)
#cv2.imshow('erode',erode)
dilate=cv2.dilate(closed,None,iterations=50)
cv2.imshow('dilate',dilate)
_,contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
#res=_.copy()
forconincontours:
x,y,w,h=cv2.boundingRect(con)#将轮廓分解为识别对象的左上角坐标和宽、高
#在图像上画上矩形（图片、左上角坐标、右下角坐标、颜色、线条宽度）
cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),3)
cv2.imshow('res',frame)
key=cv2.waitKey(1)
ifkey==ord('q'):
break
小编只是想说明以下，一定要学以致用，任何一种编程语言都是倒腾两天就直接上手的，按部就班的学习语法，那样不知何时才能出师了，祝各位玩得high在机器视觉上
以上这篇利用python打开摄像头及颜色检测方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。