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，而计算机视觉中的目标检测(ObjectDetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。
目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口实现从视频中物体颜色识别和跟踪。
先看一下最终效果：
下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）：
import numpy as np
import cv2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
lower_green = np.array([35, 110, 106]) # 绿色范围低阈值
upper_green = np.array([77, 255, 255]) # 绿色范围高阈值
lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 红色范围低阈值
upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 红色范围高阈值
#需要更多颜色，可以去百度一下HSV阈值！
# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(0)#打开USB摄像头
if (cap.isOpened()): # 视频打开成功
flag = 1
else:
flag = 0
num = 0
if (flag):
while (True):
ret, frame = cap.read() # 读取一帧
if ret == False: # 读取帧失败
break
hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green) # 根据颜色范围删选
mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red)
# 根据颜色范围删选
mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波
mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波
mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red)
mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for cnt in contours:
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)
cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)
for cnt2 in contours2:
(x2, y2, w2, h2) = cv2.boundingRect(cnt2)
cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 255), 2)
cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)
num = num + 1
cv2.imshow("dection", frame)
cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame)
if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
break
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
如图所示，我们将会检测到红色区域
最终的效果图：
同学们，有没有发现这段代码的潜在价值？比如某种颜色的识别？