這篇文章給大家介紹Camshift算法怎么在OpenCV項目中使用，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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前面學(xué)習(xí)過Meanshift算法，在觀察這個結(jié)果標(biāo)記時，會發(fā)現(xiàn)有這樣一個Camshift函數(shù)返回兩個值，第一個值ret是一個旋轉(zhuǎn)的窗口，第二個值是窗口搜索位置給下一次搜索使用的。例子如下：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
 
capture = cv2.VideoCapture(1)
if not capture.isOpened:
  print('Unable to open: ')
  exit(0)
  
#獲取第一幀圖片
ret,frame = capture.read()
 
#設(shè)置目標(biāo)窗口
#讀取文件
find = cv2.imread('luohu1.png')
h,w = find.shape[:2]
roi = find[10: 120, 10: 120]
x = 10
y = 10
width = 120 - x
height = 120 - y
track_window = (x, y, w, h)
print(track_window)
#跟蹤目標(biāo)
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180]) #計算直方圖
cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
 
#設(shè)置迭代條件,每10移動一點
term_crit = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )
 
while(1):
  ret, frame = capture.read()
 
  if ret == True:
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)#反向投影
 
    #使用 meanshift獲得新位置
    ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)
 
    #顯示標(biāo)記
    pts = cv2.boxPoints(ret)
    pts = np.int0(pts)
    img2 = cv2.polylines(frame,[pts],True, (255,0,0),2)
    cv2.imshow('img2',img2)
 
    cv2.imshow("dst", dst) 
    cv2.imshow("roi", roi)
    keyboard = cv2.waitKey(1)
    if keyboard == ord('q') or keyboard == ord('Q'):
      break
  else:
    break
 
  
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

關(guān)于Camshift算法怎么在OpenCV項目中使用就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

新聞名稱：Camshift算法怎么在OpenCV項目中使用-創(chuàng)新互聯(lián)
路徑分享：http://www.chinadenli.net/article0/dccsoo.html

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