OpenCV基于颜色的目标识别（入门简单摄像头版）

a_growing_tree

已于 2022-01-22 10:12:24 修改

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文章标签： opencv 计算机视觉人工智能

于 2022-01-14 17:01:27 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/a_growing_tree/article/details/122494635

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接上篇OpenCV基于颜色识别目标（入门简单图片版）

这次加入了摄像头
实现思路：视频其实就是每一张图片的叠加，只要对视频中的每一帧读入并作处理，就能实现对视频流中目标的识别。所以这里我们只要将读入图像和处理图像的操作放入while循环中就能实现实时的识别目标了。

具体代码实现

import cv2
import numpy as np
import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'

#定义一个形态学处理的函数
def good_thresh_img(img):
    gs_frame = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)                     #高斯滤波
    hsv = cv2.cvtColor(gs_frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)                 # 转化成HSV图像
    erode_hsv = cv2.erode(hsv, None, iterations=2)
    return erode_hsv

#定义一个识别目标颜色并处理的函数
def select_color_img(target_color,img):
        for i in target_color:
            mask=cv2.inRange(erode_hsv,color_dist[i]['Lower'],color_dist[i]['Upper'])
            if(i==target_color[0]):
                inRange_hsv=cv2.bitwise_and(erode_hsv,erode_hsv,mask = mask)
            else:
                inRange_hsv1=cv2.bitwise_and(erode_hsv