OpenCV/videoKard.py

68 lines
2.7 KiB
Python
Raw Normal View History

import cv2
import os
# Создаем папку для сохранения вырезанных объектов
output_folder = 'output_rectangles'
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
# Инициализируем видеокамеру
cap = cv2.VideoCapture(0)
# Ширина и высота прямоугольника
rect_width, rect_height = 340, 200
while True:
# Считываем кадр с камеры
ret, frame = cap.read()
# Определение координат центра экрана
center_x, center_y = frame.shape[1] // 2, frame.shape[0] // 2
# Вычисляем координаты верхнего левого и нижнего правого углов прямоугольника
x1, y1 = center_x - rect_width // 2, center_y - rect_height // 2
x2, y2 = center_x + rect_width // 2, center_y + rect_height // 2
# Рисуем прямоугольник для поднесения объекта
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
# Отображаем кадр
cv2.imshow('Frame', frame)
# Считываем кадр с камеры в оттенках серого
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Выполняем размытие для уменьшения шумов
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# Выполняем детекцию краев с использованием оператора Canny
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
# Находим контуры в изображении
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Ищем прямоугольники, соответствующие заданным размерам
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
if rect_width - 50 <= w <= rect_width + 50 and rect_height - 50 <= h <= rect_height + 50 and \
x >= x1 and y >= y1 and x + w <= x2 and y + h <= y2:
# Рисуем прямоугольник вокруг объекта
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# Вырезаем объект из кадра
roi = frame[y:y + h, x:x + w]
# Генерируем имя файла для сохранения
filename = os.path.join(output_folder, 'rectangle_object.jpg')
# Сохраняем изображение объекта
cv2.imwrite(filename, roi)
# Выход из цикла при нажатии клавиши 'q'
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# Освобождаем ресурсы
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()