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最近兩周由于忙于個人項目，一直未發言了，實在是太荒涼了。。。。，上周由于項目，見到Python的應用極為廣泛，用起來也特別順手，于是小編也開始著手學習Python,…下面我就匯報下今天的學習成果吧
小編運行環境unbuntu 14.0.4
首先我們先安裝一下Python唄，我用的2.7，其實特別簡單，一行指令就ＯＫ
sudo apt-get install python-dev
一般安裝系統的時候其實python已經自帶了，這步基本可以不用做，ＯＫ，我們繼續往下走吧，安裝python-opencv ,稍后我們需要用到opencv的庫，一行指令即可，這也是小編特別喜歡linux的原因：
sudo apt-get install python-opencv
完成之后我們開始操作吧，首先同樣的我們打開攝像頭露個臉唄，不多說，上代碼， vim pythonpractice.py 打開vim，copy以下代碼即可（友情提示 python是有嚴格的縮進的，下面我都是四個空格縮進，各位不要復制錯了）:lo
lmport cv2
import numpy as np#添加模塊和矩陣模塊
cap=cv2.VideoCapture(0)
＃打開攝像頭，若打開本地視頻，同opencv一樣，只需將０換成("×××.avi")
while(1): # get a frame
ret, frame = cap.read() # show a frame
cv2.imshow("capture", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
#釋放并銷毀窗口
保存退出
python pythonpractice.py
小臉蛋即可出現在你的屏幕上了，下面稍微添加幾行有意思的代碼吧，實現藍色背景檢測，我這有瓶藍色脈動，正好做個小實驗。
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)# set blue thresh
lower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])
while(1): # get a frame and show
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('Capture', frame) # change to hsv model
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # get mask
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
cv2.imshow('Mask', mask) # detect blue
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
cv2.imshow('Result', res)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()
同樣python pythonpractice.py 運行一下，可以把手機換成藍色背景檢測以下，下面時間就交給各位理解了，代碼很簡單，只有簡單的幾行程序。
下面有個復雜點顏色識別的代碼
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import time
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')
while True:
ret,frame=capture.read()
print frame.shape
frame=cv2.resize(frame,(640,480))
if ret==False:
print("video is erro")
#cv2.imshow('xiaorun',frame)
hsv=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
for colormin,colermax,name in lowerarry:
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()
for con in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(con) # 將輪廓分解為識別對象的左上角坐標和寬、高
# 在圖像上畫上矩形（圖片、左上角坐標、右下角坐標、顏色、線條寬度）
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0,0), 3)
cv2.imshow('res',frame)
key=cv2.waitKey(1)
if key==ord('q'):
break
小編只是想說明以下，一定要學以致用，任何一種編程語言都是倒騰兩天就直接上手的，按部就班的學習語法，那樣不知何時才能出師了，祝各位玩得high在機器視覺上
以上這篇利用python打開攝像頭及顏色檢測方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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