动态锁定（每个帧特征捕捉实现）Python

下面中cap的内容选的是0，表示启动摄像头0（如果只有一个摄像头的话，就直接找到对应的那个）。

注释部分，其实是背景提取后的效果，或者是提取之后的再做阈值的处理后的图片

import cv2  cap = cv2.VideoCapture(0) bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows=True)  while True:     ret, frame = cap.read()     fgmask = bs.apply(frame)     th = cv2.threshold(fgmask.copy(), 244, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]     dilated = cv2.dilate(th, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)), iterations=2)     image, content, hier = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)     for c in content:         if cv2.contourArea(c) > 1600:             (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)             cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)     # cv2.imshow("mog", fgmask)     # cv2.imshow("thresh", th)     cv2.imshow("detection", frame)      if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):         break  cap.release() cv2.destroyAllWindows() 

文章来源: 动态锁定（每个帧特征捕捉实现）Python