在opencv OpenCV中打开相机摄像头,用分水岭算法实时实现图像的分割与提取

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

# 定义回调函数
def callback(x):
    pass

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建窗口和控件
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('threshold', 'image', 0, 255, callback)

# 初始化参数
bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)
rect = (0, 0, 1, 1)

while True:
    # 获取当前帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 获取阈值
    threshold = cv2.getTrackbarPos('threshold', 'image')

    # 进行前景和背景的分割
    mask = np.zeros(gray.shape, np.uint8)
    mask[gray >= threshold] = 1
    cv2.imshow('mask', mask)

    # 对分割后的图像进行分水岭处理
    markers = cv2.watershed(frame, mask)

    # 绘制分割结果
    frame[markers == -1] = [255, 0, 0]

    # 显示结果
    cv2.imshow('image', frame)

    # 按下ESC键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

cv2.VideoCapture()函数打开摄像头,然后创建一个新窗口并添加一个用于调整阈值的滑动条。在每一帧图像中,我们通过cv2.cvtColor()将其转换为灰度图像,然后根据阈值获取前景和背景的分割结果。接下来,我们将分割结果传递给cv2.watershed()函数进行分水岭处理,然后将分水岭处理后的分割结果绘制到原图像中。最后,我们使用cv2.imshow()显示结果,并在用户按下ESC键时退出程序。

相关推荐
秋说2 分钟前
【PTA数据结构 | C语言版】出栈序列的合法性
c语言·数据结构·算法
用户403159863966316 分钟前
多窗口事件分发系统
java·算法
用户403159863966319 分钟前
ARP 缓存与报文转发模拟
java·算法
hi0_638 分钟前
03 数组 VS 链表
java·数据结构·c++·笔记·算法·链表
aPurpleBerry38 分钟前
hot100 hot75 栈、队列题目思路
javascript·算法
kyle~2 小时前
Opencv---深度学习开发
人工智能·深度学习·opencv·计算机视觉·机器人
卷福同学2 小时前
【AI编程】AI+高德MCP不到10分钟搞定上海三日游
人工智能·算法·程序员
mit6.8242 小时前
[Leetcode] 预处理 | 多叉树bfs | 格雷编码 | static_cast | 矩阵对角线
算法
皮卡蛋炒饭.2 小时前
数据结构—排序
数据结构·算法·排序算法
??tobenewyorker3 小时前
力扣打卡第23天 二叉搜索树中的众数
数据结构·算法·leetcode