目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。

目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。

下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）：

import numpy as np

import cv2

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

lower_green = np.array([35, 110, 106]) # 绿色范围低阈值

upper_green = np.array([77, 255, 255]) # 绿色范围高阈值

lower_red = np.array([0, 127, 128]) # 红色范围低阈值

upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 红色范围高阈值

#需要更多颜色，可以去百度一下HSV阈值！

# cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 打开视频文件

cap = cv2.VideoCapture(0)#打开USB摄像头

if (cap.isOpened()): # 视频打开成功

flag = 1

else:

flag = 0

num = 0

if (flag):

while (True):

ret, frame = cap.read() # 读取一帧

if ret == False: # 读取帧失败

break

hsv_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

mask_green = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green) # 根据颜色范围删选

mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red)

# 根据颜色范围删选

mask_green = cv2.medianBlur(mask_green, 7) # 中值滤波

mask_red = cv2.medianBlur(mask_red, 7) # 中值滤波

mask = cv2.bitwise_or(mask_green, mask_red)

mask_green, contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_green, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

mask_red, contours2, hierarchy2 = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for cnt in contours:

(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)

cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 255), 2)

cv2.putText(frame, "Green", (x, y - 5), font, 0.7, (0, 255, 0), 2)

for cnt2 in contours2:

(x2, y2, w2, h2) = cv2.boundingRect(cnt2)

cv2.rectangle(frame, (x2, y2), (x2 + w2, y2 + h2), (0, 255, 255), 2)

cv2.putText(frame, "Red", (x2, y2 - 5), font, 0.7, (0, 0, 255), 2)

num = num + 1

cv2.imshow("dection", frame)

cv2.imwrite("imgs/%d.jpg"%num, frame)

if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:

break

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

如图所示，我们将会检测到红色区域

最终的效果图：