计算机视觉入门之：简单物体追踪与几何变换 - 实操详解

2023-10-16 20:12:01

前言

计算机视觉作为人工智能的核心领域之一，在图像处理、目标检测、运动跟踪等应用中发挥着不可或缺的作用。OpenCV，一个强大的计算机视觉库，为开发人员提供了丰富的函数和工具，帮助构建复杂视觉应用。在本文中，我们将通过OpenCV进行简单物体追踪和几何变换，帮助你掌握计算机视觉的基础技能。

一、更改颜色空间

图像颜色空间是指图像中像素的颜色表示方法。不同的颜色空间用于不同的目的。例如，RGB颜色空间用于显示器，而HSV颜色空间用于图像分割。

在OpenCV中，可以使用cvtColor()函数来转换图像的颜色空间。例如，要将BGR图像转换为灰度图像，可以使用以下代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换图像颜色空间
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示图像
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

二、简单物体追踪

简单物体追踪是指在一个视频序列中跟踪特定物体的过程。在OpenCV中，可以使用CamShift()函数来进行简单物体追踪。

CamShift()函数需要两个参数：目标区域和终止条件。目标区域是图像中需要跟踪的物体，终止条件是跟踪算法停止的条件，例如最大迭代次数或最小移动距离。

例如，要跟踪视频序列中的红色物体，可以使用以下代码：

import cv2

# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 定义目标区域
target_region = (100, 100, 200, 200)

# 跟踪物体
while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换图像颜色空间
    hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # 创建掩膜
    mask = cv2.inRange(hsv_frame, (0, 100, 100), (10, 255, 255))

    # 使用CamShift()函数进行物体追踪
    ret, target_region = cv2.CamShift(mask, target_region, (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1))

    # 绘制目标区域
    cv2.rectangle(frame, (int(target_region[0]), int(target_region[1])), (int(target_region[0] + target_region[2]), int(target_region[1] + target_region[3])), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow('Frame', frame)

    # 按下Esc键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
        break

# 释放视频
cap.release()

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

三、几何变换

几何变换是指对图像进行旋转、缩放、平移等操作。在OpenCV中，可以使用各种函数来进行几何变换。

例如，要将图像旋转45度，可以使用以下代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 旋转图像
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_45_CLOCKWISE)

# 显示图像
cv2.imshow('Rotated Image', rotated_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()