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接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。 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)