Opencv颜色识别与追踪
这是基于颜色识别的物体追踪
不废话
直接看代码
这是Opencv3的代码
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
// 描述:包含程序所使用的头文件和命名空间
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/video/tracking.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
#include <ctype.h> using namespace cv;
using namespace std; //-----------------------------------【全局变量声明】-----------------------------------------
// 描述:声明全局变量
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
Mat image;
bool backprojMode = false;
bool selectObject = false;
int trackObject = ;
bool showHist = true;
Point origin;
Rect selection;
int vmin = , vmax = , smin = ; //--------------------------------【onMouse( )回调函数】------------------------------------
// 描述:鼠标操作回调
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
static void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
if( selectObject )
{
selection.x = MIN(x, origin.x);
selection.y = MIN(y, origin.y);
selection.width = std::abs(x - origin.x);
selection.height = std::abs(y - origin.y); selection &= Rect(, , image.cols, image.rows);
} switch( event )
{
//此句代码的OpenCV2版为:
//case CV_EVENT_LBUTTONDOWN:
//此句代码的OpenCV3版为:
case EVENT_LBUTTONDOWN:
origin = Point(x,y);
selection = Rect(x,y,,);
selectObject = true;
break;
//此句代码的OpenCV2版为:
//case CV_EVENT_LBUTTONUP:
//此句代码的OpenCV3版为:
case EVENT_LBUTTONUP:
selectObject = false;
if( selection.width > && selection.height > )
trackObject = -;
break;
}
} //--------------------------------【help( )函数】----------------------------------------------
// 描述:输出帮助信息
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText()
{
cout << "\n\n\t此Demo显示了基于均值漂移的追踪(tracking)技术\n"
"\t请用鼠标框选一个有颜色的物体,对它进行追踪操作\n"; cout << "\n\n\t操作说明: \n"
"\t\t用鼠标框选对象来初始化跟踪\n"
"\t\tESC - 退出程序\n"
"\t\tc - 停止追踪\n"
"\t\tb - 开/关-投影视图\n"
"\t\th - 显示/隐藏-对象直方图\n"
"\t\tp - 暂停视频\n";
} const char* keys =
{
"{1| | 0 | camera number}"
}; //-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
// 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开始
//-------------------------------------------------------------------------------------------------
int main( int argc, const char** argv )
{
ShowHelpText(); VideoCapture cap;
Rect trackWindow;
int hsize = ;
float hranges[] = {,};
const float* phranges = hranges; cap.open(); if( !cap.isOpened() )
{
cout << "不能初始化摄像头\n";
} namedWindow( "Histogram", );
namedWindow( "CamShift Demo", );
setMouseCallback( "CamShift Demo", onMouse, );
createTrackbar( "Vmin", "CamShift Demo", &vmin, , );
createTrackbar( "Vmax", "CamShift Demo", &vmax, , );
createTrackbar( "Smin", "CamShift Demo", &smin, , ); Mat frame, hsv, hue, mask, hist, histimg = Mat::zeros(, , CV_8UC3), backproj;
bool paused = false; for(;;)
{
if( !paused )
{
cap >> frame;
if( frame.empty() )
break;
} frame.copyTo(image); if( !paused )
{
cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV); if( trackObject )
{
int _vmin = vmin, _vmax = vmax; inRange(hsv, Scalar(, smin, MIN(_vmin,_vmax)),
Scalar(, , MAX(_vmin, _vmax)), mask);
int ch[] = {, };
hue.create(hsv.size(), hsv.depth());
mixChannels(&hsv, , &hue, , ch, ); if( trackObject < )
{
Mat roi(hue, selection), maskroi(mask, selection);
calcHist(&roi, , , maskroi, hist, , &hsize, &phranges);
//此句代码的OpenCV3版为:
normalize(hist, hist, , , NORM_MINMAX);
//此句代码的OpenCV2版为:
//normalize(hist, hist, 0, 255, CV_MINMAX); trackWindow = selection;
trackObject = ; histimg = Scalar::all();
int binW = histimg.cols / hsize;
Mat buf(, hsize, CV_8UC3);
for( int i = ; i < hsize; i++ )
buf.at<Vec3b>(i) = Vec3b(saturate_cast<uchar>(i*./hsize), , ); //此句代码的OpenCV3版为:
cvtColor(buf, buf, COLOR_HSV2BGR);
//此句代码的OpenCV2版为:
//cvtColor(buf, buf, CV_HSV2BGR); for( int i = ; i < hsize; i++ )
{
int val = saturate_cast<int>(hist.at<float>(i)*histimg.rows/);
rectangle( histimg, Point(i*binW,histimg.rows),
Point((i+)*binW,histimg.rows - val),
Scalar(buf.at<Vec3b>(i)), -, );
}
} calcBackProject(&hue, , , hist, backproj, &phranges);
backproj &= mask;
RotatedRect trackBox = CamShift(backproj, trackWindow, //此句代码的OpenCV3版为:
TermCriteria( TermCriteria::EPS | TermCriteria::COUNT, , ));
//此句代码的OpenCV2版为:
//TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS | CV_TERMCRIT_ITER, 10, 1 )); if( trackWindow.area() <= )
{
int cols = backproj.cols, rows = backproj.rows, r = (MIN(cols, rows) + )/;
trackWindow = Rect(trackWindow.x - r, trackWindow.y - r,
trackWindow.x + r, trackWindow.y + r) &
Rect(, , cols, rows);
} if( backprojMode )
cvtColor( backproj, image, COLOR_GRAY2BGR ); //此句代码的OpenCV3版为:
ellipse( image, trackBox, Scalar(,,), , LINE_AA );
//此句代码的OpenCV2版为:
//ellipse( image, trackBox, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA ); }
}
else if( trackObject < )
paused = false; if( selectObject && selection.width > && selection.height > )
{
Mat roi(image, selection);
bitwise_not(roi, roi);
} imshow( "CamShift Demo", image );
imshow( "Histogram", histimg ); char c = (char)waitKey();
if( c == )
break;
switch(c)
{
case 'b':
backprojMode = !backprojMode;
break;
case 'c':
trackObject = ;
histimg = Scalar::all();
break;
case 'h':
showHist = !showHist;
if( !showHist )
destroyWindow( "Histogram" );
else
namedWindow( "Histogram", );
break;
case 'p':
paused = !paused;
break;
default:
;
}
} return ;
}
拜拜啦 兄弟们
Opencv颜色识别与追踪的更多相关文章
- opencv颜色识别代码分享
android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http ...
- 基于OpenCV实现对图片及视频中感兴趣区域颜色识别
基于OpenCV实现图片及视频中选定区域颜色识别 近期,需要实现检测摄像头中指定坐标区域内的主体颜色,通过查阅大量相关的内容,最终实现代码及效果如下,具体的实现步骤在代码中都详细注释,代码还可以进一步 ...
- 50行Python代码实现视频中物体颜色识别和跟踪(必须以红色为例)
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 ...
- opencv 图片识别
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Nov 22 21:35:12 2019 @author: Administrator& ...
- opencv人脸识别代码
opencv人脸识别C++代码 /* * Copyright (c) 2011,2012. Philipp Wagner <bytefish[at]gmx[dot]de>. * Relea ...
- 颜色传感器TCS230及颜色识别电路(转)
摘要 TCS230是美国TAOS公司生产的一种可编程彩色光到频率的传感器.该传感器具有分辨率高.可编程的颜色选择与输出定标.单电源供电等特点:输出为数字量,可直接与微处理器连接.文中主要介绍TCS23 ...
- OpenCV人脸识别的原理 .
OpenCV人脸识别的原理 . 在之前讲到的人脸测试后,提取出人脸来,并且保存下来,以供训练或识别是用,提取人脸的代码如下: void GetImageRect(IplImage* orgImage, ...
- OpenCV.物体识别
1.度娘:“OpenCV 物体识别” 1.1.opencv实时识别指定物体 - 诺花雨的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/qq_27063119/artic ...
- opencv人脸识别提取手机相册内人物充当数据集,身份识别学习(草稿)
未写完 采用C++,opencv+opencv contrib 4.1.0 对手机相册内人物opencv人脸识别,身份识别学习 最近事情多,介绍就先不介绍了 photocut.c #include & ...
随机推荐
- 假设检验总结以及如何用python进行假设检验(scipy)
几种常见的假设检验总结如下: 假设检验名称 Z检验 t检验 χ2检验 F检验 原假设 H0: μ≥μ0 H0: μ≤μ0 H0: μ=μ0 (比较样本和总体均值) ...
- Ubuntu 14.04 安装python3.7
下载: https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/ .tgz文件,解压后,进入该文件夹 编译./configuremakesudo make install 当 ...
- shell中的字符串操作——字符串的切割
default.yaml {default_baseurl: 'http://10.113.10.68:8082'} test.sh a=`cat default.yaml` t=":&qu ...
- 模拟26A 题解
A. marshland 考试时想到了网络流,然而不会建图,就死了. 正解是最大费用可行流. 比较容易想到的是将每个点拆为两个点, s连没有危险值的入点, 没有危险值的入点连有危险值的入点,入点出点之 ...
- Logback的基本使用方法
一.Logback简介 Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件. 1.logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-a ...
- 一分钟理解什么是REST和RESTful
从事web开发工作有一小段时间,REST风格的接口,这样的词汇总是出现在耳边,然后又没有完全的理解,您是不是有和我相同的疑问呢?那我们一起来一探究竟吧! 就是用URL定位资源,用HTTP描述操作. 知 ...
- Hyper-V中安装CentOS7设置静态ip并且可以连接外网
https://blog.csdn.net/xj19940904/article/details/89165002 https://blog.csdn.net/u011598235/article/d ...
- js获取数组中的最大值/最小值
目录 前言 1. 使用Math的静态方法max/min 1.1 结合ES6的扩展运算符...使用 1.2 结合apply/call方法来使用 1.3 结合reduce来使用 2. 排序获取 2.1 只 ...
- centos 7 U盘 uefi 模式装机
公司买了一台新的dell机器,因为装的是window ,所以想给改成Centos 的做服务器,但是问题来了,一上来装好,就完全进入不了引导系统,换了ubuntu 有一次意外装上了,但一直是什么原因,然 ...
- Kafka集群管理工具kafka-manager
一.kafka-manager简介 kafka-manager是目前最受欢迎的kafka集群管理工具,最早由雅虎开源,用户可以在Web界面执行一些简单的集群管理操作.具体支持以下内容: 管理多个集群 ...