python 视频就监控

Python作为一种全能的编程语言，能够为各种各样的应用程序提供快速而简单的解决方案。其中之一，是python视频监控，它可以帮助您监测和保护您的家庭、办公室甚至社区。

# 导入必要的模块import cv2import numpy as np# 设置要检测的目标的颜色范围lower_bound = np.array([20, 100, 100])upper_bound = np.array([30, 255, 255])# 打开摄像头camera = cv2.VideoCapture(0)while True:# 读取帧_, frame = camera.read()# 模糊处理每一帧blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0)# 将每一帧转换成hsv颜色空间hsv = cv2.cvtColor(blurred, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 使用二值化图像根据颜色范围生成掩膜mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound)# 对掩模进行形态学操作以消除噪点mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)# 轮廓检测contours, hierarchy = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在屏幕上绘制轮廓if len(contours) >
    0:c = max(contours, key=cv2.contourArea)((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 0, 255), 2)# 在屏幕上显示当前帧cv2.imshow("Frame", frame)# 按下'q'键退出循环if cv2.waitKey(1) &
     0xFF == ord('q'):break# 清理对象并释放摄像头camera.release()cv2.destroyAllWindows()

在以上代码中，我们导入了必要的cv2和numpy库，设置了要检测的目标的颜色范围，并打开了摄像头。然后，我们使用循环读取每一帧，模糊处理每一帧，生成掩膜，对掩模进行形态学操作以消除噪点。接着，我们执行轮廓检测，绘制轮廓，并在屏幕上显示当前帧。最后，我们加入了退出循环的功能，以及清理对象并释放摄像头，确保程序能够正确地结束运行。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！