当opencv遇上打篮球

当opencv遇上打篮球

前言

这一段时间没怎么写博客，偶尔写一次也是比较正经的博客，感觉自己都不正常了。今天看课的时候突然来了灵感，那就整个烂活玩一玩。

打篮球配上rgb显示是一种什么体验呢，来试试。

内容

首先我们需要一个打篮球的视频，你猜是哪个打篮球视频。

想要完成的功能就是像下图这样，在视频中把一个人的轮廓画出来，然后随着视频一起播放。画的轮廓如下图

接下来就可以聊聊解决思路了。

第一步其实先把图像给整成灰度图，直接使用opencv的cvtColor函数即可

为了方便提取人物的轮廓，我们需要做一下二值处理，这里使用的函数是threshold，这个函数中会设置一个的阈值，当像素值超过这个阈值时，会直接将像素值设置为我们预定的像素值，当小于阈值时，则会将像素值设置为0，这样就可以得到下面这张图

相对于原视频，这个时候的图像已经很清楚的展示出了我们需要的内容，并且很容易就可以提取出轮廓

这之后，再将轮廓画在视频上就可以了

接下来就可以开始搞代码了

实现

完整代码如下

import numpy as np
from 图像识别 import picutils
import cv2
# 读取视频
cap = cv2.VideoCapture('cxk.mp4')# 设置标志位 超过5就变色
m =0while(1):
    m +=1# 颜色数组的下标
    l =0# 颜色数组  实现rgb变化效果 
    colos =[[0,0,255],[0,255,0],[255,0,0]]# frame存储每一帧的图像
    ret, frame = cap.read()# 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值处理   这里的阈值设置为130可能不是最好的，可以试着再改改  超过130就会变255，否则就是0，从而实现二值图像的生成
    thresh = cv2.threshold(gray,130,255, cv2.THRESH_BINARY)[1]# 边缘检测，检测出边缘方便轮廓提取
    edged = cv2.Canny(thresh,75,150)# 获取所有的轮廓，这里没有在进行处理，有兴趣可以提取出需要的
    cnts = cv2.findContours(edged, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]# 设置一个白板图片，作为人物的背景板
    back = np.zeros((480,720,3), dtype="uint8")+255# 展示5帧修改一次颜色数组的下标  l就是下标值if  m ==5:
        l =(l +1)%3
        m=0# 把轮廓绘制在白色的背景板上
    cv2.drawContours(back, cnts,-1, colos[l],3)
    cv2.imshow('frame', back)
    k = cv2.waitKey(60)&0xff# 等待退出键，就可以直接退出if k ==27:break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

成果

最后生成的图像如下图所示

毕竟谁能拒绝一个有rgb变换效果的男人呢

弄的很粗糙，刚刚接触opencv，以后再改进