python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值

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：

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()

以上就是python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值的详细内容，更多关于OPenCV视频流局部区域像素处理的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • Python+OpenCV图片局部区域像素值处理详解

    背景故事:我需要对一张图片做一些处理,是在图像像素级别上的数值处理,以此来反映图片中特定区域的图像特征,网上查了很多,大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片,提取像素重新写入图片啊之类的基本操作,我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值,作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵,慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域,即感兴趣区域,就很好用啊,总之最后是实现了自己想要的功能.现在看个程序确实是有点挫,也有好多多余的没必

  • 教你如何用python操作摄像头以及对视频流的处理

    实验介绍 此次实验帮助大家利用 OpenCV 去读取摄像头的视频流,你可以直接使用笔记本本身的摄像头,也可以用 USB 连接直接的摄像头.如果你在操作过程中,摄像头读取失败, 实验中还为你提供了几个问题排查步骤.当然,对视频进行操作时还需要讲解视频相关的编解码格式以及特定帧的读取.在实验的最后,还提供了 OpenCV 的项目实战:视频录制与视频读取. 知识点 视频录制 视频编解码格式 视频读取以及特定帧的读取 视频录制 使用 OpenCV 录制视频,主要涉及 OpenCV 的 VideoWrit

  • Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

    Python+OpenCV图片局部区域像素值处理改进版详解

    上个版本的Python OpenCV图片局部区域像素值处理,虽然实现了我需要的功能,但还是走了很多弯路,我意识到图片本就是数组形式,对于8位灰度图,通道数为1,它就是个二位数组,这样就没有必要再设置ROI区域,复制出来这块区域再循环提取像素存入数组进行处理了,可以直接将图片存入数组,再利用numpy进行切分相应的数组操作就可以了,这样一想就简单很多了,这篇我会贴出修改后的代码,直接省去了大段的代码啊. ps:这次我重新装的opencv3.2.0版本,代码里面直接用cv2了 # 查看opencv版

  • Python OpenCV处理图像之图像像素点操作

    Python OpenCV处理图像之图像像素点操作

    本文实例为大家分享了Python OpenCV图像像素点操作的具体代码,供大家参考,具体内容如下 0x01. 像素 有两种直接操作图片像素点的方法: 第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list,例如对于一张图片im,想要操作第四行第四列的像素点就直接 im[3,3] 就可以获取到这个点的RGB值. 第二种就是使用 OpenCV 提供的 Get1D. Get2D 等函数. 推荐使用第一种办法吧,毕竟简单. 0x02. 获取行和列像素 有一下四个函数: cv.GetCol(im, 0): 返回第

  • python用opencv批量截取图像指定区域的方法

    代码如下 import os import cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 pth = "C:\\Users\\Desktop\\asd\\"+str(i)+".bmp" image = cv2.imread(pth) //从指定路径读取图像 cropImg = image[600:1200,750:1500] //获取感兴趣区域 cv2.imwrite("C:\\Users\

  • Python OpenCV图像指定区域裁剪的实现

    在工作中.在做数据集时,需要对图片进行处理,照相的图片我们只需要特定的部分,所以就想到裁剪一种所需的部分.当然若是图片有规律可循则使用opencv对其进行膨胀腐蚀等操作.这样更精准一些. 一.指定图像位置的裁剪处理 import os import cv2 # 遍历指定目录,显示目录下的所有文件名 def CropImage4File(filepath,destpath): pathDir = os.listdir(filepath) # 列出文件路径中的所有路径或文件 for allDir i

  • python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值

    python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值

    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: 源码: # -*- coding:utf-8

  • python环境下安装opencv库的方法

    注意:安装opencv之前需要先安装numpy,matplotlib等 一.安装方法 方法一.在线安装 1.先安装opencv-python pip install opencv-python --user 我的python版本是3.6.8,可以看到opencv安装的默认版本是 opencv_python-4.1.0.25-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2.再安装opencv-contrib-python pip install opencv-contrib-python -

  • Python环境使用OpenCV检测人脸实现教程

    一.文章概述 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸,本文的主要内容分为: 1.检测图片中的人脸 2.实时检测视频中出现的人脸 3.用运设备的摄像头实时检测人脸 二:准备工作 提前做的准备: 安装好Python3 下载安装OpenCV库,方法是 pip install opencv-python -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com/pypi/simple 下

  • 在python环境下运用kafka对数据进行实时传输的方法

    背景: 为了满足各个平台间数据的传输,以及能确保历史性和实时性.先选用kafka作为不同平台数据传输的中转站,来满足我们对跨平台数据发送与接收的需要. kafka简介: Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现.kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外ka

  • Python环境下安装PyGame和PyOpenGL的方法

    在进行增强现实的时候我们需要用到两个工具包:PyGame 和 PyOpenGL,本章在python环境下对这两个工具包的安装进行说明. 一.安装PyGame PyGame 是非常流行的游戏开发工具包,它可以非常简单地处理显示窗口.输入设备.事件,以及其他内容.其下载安装过程如下: 1. 进入python官网点击PyPI 2. 输入pygame,点击pygame1.9.6 3 点进去找到下面的 Download files,找到自己相对应要下载的版本,我的是 python37 ,64位的,所以我下

  • Python环境下搭建属于自己的pip源的教程

    一.安装pip2pi工具: pip install pip2pi 或: git clone https://github.com/wolever/pip2pi cd pip2pi python setup.py install 二.创建存放软件包的仓库: mkdir /opt/python/soft/pypi.jb51.net 三.下载软件包并建立索引: 单独下载某个软件包 pip2tgz /opt/python/soft/pypi.jb51.net/ routes==1.12.3 批量下载软件

  • Python环境下安装使用异步任务队列包Celery的基础教程

    1.简介 celery(芹菜)是一个异步任务队列/基于分布式消息传递的作业队列.它侧重于实时操作,但对调度支持也很好. celery用于生产系统每天处理数以百万计的任务. celery是用Python编写的,但该协议可以在任何语言实现.它也可以与其他语言通过webhooks实现. 建议的消息代理RabbitMQ的,但提供有限支持Redis, Beanstalk, MongoDB, CouchDB, ,和数据库(使用SQLAlchemy的或Django的 ORM) . celery是易于集成Dja

  • Python环境Pillow( PIL )图像处理工具使用解析

    前言 由于笔者近期的研究课题与图像后处理有关,需要通过图像处理工具对图像进行变换和处理,进而生成合适的训练图像数据.该系列文章即主要记录笔者在不同的环境下进行图像处理时常用的工具和库.在 Python 环境下,对图像的处理笔者主要使用 Pillow 库,主要操作包括对图像的读取.存储和变换等.实际应用中,Pillow 中提供的 Image 模块适合对图像整体进行变换处理操作. 注:以下介绍仅包括对应模块和函数的基础用法,故而在介绍时省略了部分参数和选项,更完备的用法和介绍可参考 Pillow 的

随机推荐