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Python+OpenCV人行道盲道边缘侦测识别
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前言
这篇博客针对<<Python+OpenCV人行道盲道边缘侦测识别>>编写代码,代码整洁,规则,易读。 学习与应用推荐首选。
文章目录
一、所需工具软件
二、使用步骤
1. 引入库
2. 代码实现
3. 运行结果
三、在线协助
一、所需工具软件
1. PyCharm
2. Python, OpenCV
二、使用步骤
1.引入库
import cv2
import numpy as np
2. 代码实现
代码如下:
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('mangdao1.mp4')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
# 如果无法读取到帧,则退出循环
if not ret:
break
# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 根据HSV范围创建掩膜
mask = cv2.inRange(hsv, lower_yellow, upper_yellow)
cv2.imshow('Filtered Image1', mask)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=5)
# 寻找轮廓
__,contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
filtered_mask = np.zeros_like(mask)
for contour in contours:
cv2.drawContours(filtered_mask, [contour], -1, 255, thickness=cv2.FILLED)
# 检测白色区域的边缘线
edges = cv2.Canny(filtered_mask, threshold1=30, threshold2=100) # 调整阈值
white_edges = cv2.bitwise_and(edges, edges, mask=filtered_mask)
cv2.imshow('Filtered Image6', white_edges)
mask = cv2.dilate(white_edges, kernel, iterations=20)
cv2.imshow('Filtered Image7', mask)
# 按下 'q' 键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
3. 运行结果
三、在线协助:
如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人 QQ 名片,由专业技术人员远程协助!
1)远程安装运行环境,代码调试
2)Qt, C++, Python入门指导
3)界面美化
4)软件制作
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