50行Python代碼實現視頻中物體顏色識別和跟蹤（必須以紅色為例）

目前計算機視覺（CV）與自然語言處理（NLP）及語音識別並列為人工智能三大熱點方向，而計算機視覺中的對象檢測(objectdetection)應用非常廣泛，比如自動駕駛、視頻監控、工業質檢、醫療診斷等場景。

目標檢測的根本任務就是將圖片或者視頻中感興趣的目標提取出來，目標的識別可以基於顏色、紋理、形狀。其中顏色屬性運用十分廣泛，也比較容易實現。下面就向大家分享一個我做的小實驗———通過OpenCV的Python接口來實現從視頻中進行顏色識別和跟蹤。

下面就是我們完整的代碼實現（已調試運行）：

import numpy as np
 import cv2
 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
 lower_green = np.array([35, 110, 106])  # 綠色範圍低閾值
 upper_green = np.array([77, 255, 255])  # 綠色範圍高閾值
 lower_red = np.array([0, 127, 128])  # 紅色範圍低閾值
 upper_red = np.array([10, 255, 255])  # 紅色範圍高閾值
 #需要更多顏色，可以去百度一下HSV閾值！
 # cap = cv2.VideoCapture('1.mp4')  # 打開視頻文件
 cap = cv2.VideoCapture(0)#打開USB攝像頭
 if (cap.isOpened()):  # 視頻打開成功
     flag = 1
 else:
     flag = 0
 num = 0
 if (flag):
     while (True):
         ret, frame = cap.read()  # 讀取一幀
        
         if ret == False:  # 讀取幀失敗
             break
         hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
         mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)  # 根據顏色範圍刪選
         mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) 
  # 根據顏色範圍刪選
         mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7)  # 中值濾波
         mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7)  # 中值濾波
         mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red)
         mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
         mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
 
         for cnt in contours:
             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)
             cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)
 
         for cnt2 in contours2:
             (x2, y2, w2, h2) = cv2.boundingRect(cnt2)
             cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 255), 2)
             cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
         num = num + 1
         cv2.imshow("dection", frame)
         cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame)
         if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
             break
 cv2.waitKey(0)
 cv2.destroyAllWindows()

如圖所示，我們將會檢測到紅色區域

最終的效果圖：

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