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opencv
OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。該庫也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。這些語言的API接口函數可以通過在線文檔獲得。如今也提供對于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
所有新的開發和算法都是用C++接口。一個使用CUDA的GPU接口也于2010年9月開始實現。
import numpy as np
import cv2
cap =cv2.VideoCapture(0)
while(1):
#獲取每一幀
ret,frame = cap.read()
#RGB轉換到HSV
hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#設定藍色的閾值。確定要追蹤的顏色為藍色。
lower_blue = np.array([100,50,50])
upper_blue = np.array([120,255,255])
#根據閾值構建掩模，構建黑白圖
#hsv:原圖
#lower_blue:圖像中低于這個lower_blue的值，圖像值變為0,即黑色
#upper_blue:圖像中高于這個upper_blue的值，圖像值變為0
#而在lower_blue～upper_blue之間的值變成255，即白色。
mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue)
#對原圖像和掩模進行位運算
#藍色覆蓋白色區域，黑色不覆蓋，實現了白色轉化為要追蹤的藍色，也就是追蹤效果。
res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
#顯示圖像
cv2.imshow('frame',frame)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('res',res)
k = cv2.waitKey(5)& 0xFF
if k==27:
break
#關閉窗口
cv2.destroyAllWindows()
關于顏色閾值圖（百度）。
結果如下圖所示。
總結
以上所述是小編給大家介紹的如何用OpenCV -python3實現視頻物體追蹤，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持！
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