python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值_Python

python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值

2022-02-24 00:17零尾 Python

这篇文章主要为大家介绍了python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值的实现示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步

参考我之前写的处理图片的文章：Python+OpenCV实现【图片】局部区域像素值处理（改进版）

开发环境：Python3.6.0 + OpenCV3.2.0

任务目标：摄像头采集图像（例如：480640），并对视频流每一帧（灰度图）特定矩形区域（48030）像素值进行行求和，得到一个480*1的数组，用这480个数据绘制条形图，即在逐帧采集视频流并处理后“实时”显示采集到的视频，并“实时”更新条形图。工作流程如下图：

python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值

源码：

				?

									# -*- coding:utf-8 -*-

									import cv2

									import numpy as np

									camera = cv2.VideoCapture(0) # 参数0表示第一个摄像头

									# camera = cv2.VideoCapture("test.avi") # 从文件读取视频

									# 判断视频是否打开

									if (camera.isOpened()):

									    print 'Open'

									else:

									    print 'Fail to open!'

									# # 测试用,查看视频size

									# size = (int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),

									#        int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

									# print 'size:'+repr(size)

									rectangleCols = 30

									while True:

									    grabbed, frame_lwpCV = camera.read() # 逐帧采集视频流

									    if not grabbed:

									        break

									    gray_lwpCV = cv2.cvtColor(frame_lwpCV, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转灰度图

									    frame_data = np.array(gray_lwpCV)  # 每一帧循环存入数组

									    box_data = frame_data[:, 400:400+rectangleCols] # 取矩形目标区域

									    pixel_sum = np.sum(box_data, axis=1) # 行求和q

									    length = len(gray_lwpCV)

									    x = range(length)

									    emptyImage = np.zeros((rectangleCols*10, length*2, 3), np.uint8)

									    for i in x:

									        cv2.rectangle(emptyImage, (i*2, (rectangleCols-pixel_sum[i]/255)*10), ((i+1)*2, rectangleCols*10), (255, 0, 0), 1)

									    emptyImage = cv2.resize(emptyImage, (320, 240))

									    # 画目标区域

									    lwpCV_box = cv2.rectangle(frame_lwpCV, (400, 0), (430, length), (0, 255, 0), 2)

									    cv2.imshow('lwpCVWindow', frame_lwpCV) # 显示采集到的视频流

									    cv2.imshow('sum', emptyImage)  # 显示画出的条形图

									    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

									    if key == ord('q'):

									        break

									camera.release()

									cv2.destroyAllWindows()