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python基于OpenCV篮球追踪总结 python基础及opencv简单介绍 由于电赛做的板球系统，需要识别小球运动轨迹，总体来说，想实现这个功能并不困难，但是也算是一波三折。下面会通过树莓派，python，opencv，openmv，四个部分介绍。 python 理解并可以自行利用opencv所需python基础：如果学过c语言或者其他语言将有助于学习python，python是一门语法及其简单的语言，推荐入门教程：廖雪峰关于python3的教程，本文只用到了python基础以及关于模块的一些知识。 opencv简单介绍 opencv是基于BSD许可（开源）发行的跨平台的计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是并不妨碍他与其他语言，例如python的使用。本文主要介绍在python环境下如何运用opencv，实现识别运动小球轨迹。 我认为计算机视觉无非就是导入图片（视频），或者直接打开摄像头，读入图像，通过对矩阵（描述图像）的处理，来进行一系列的矩阵处理。提示：会用到python的numpy包，numpy是用c语言编写，速度比起直接使用python快很多。 opencv集成了各种处理图像的算法，这才是opencv最核心的功能 opencv运动追踪可以用来捕捉到运行物体或者活物，在被动摄像头上应用，可以在运行时录相，节省宝贵的存储空间。一个外国老哥借助树霉派的摄像头使用PYTHON做一个简单的运行捕捉摄像头，用于捕捉工作时间偷喝他冰箱里啤酒的同事。代码有一些转义字符的乱码，使用3.0API后有些问题，由于findContours不同版本返回值不同，我小修改了一下，可以完美运行于PC机带的摄像头，由于没有红外和辅助设备测距，所以需要离摄像头一段距离才能完美展示和处理。 运行检测的核心算法有很多，有些复杂，有些简单，有些准确，有些粗糙。同时也一行业和机器学习，机器视觉结合后，每一天都在发生新变化，不停的有牛B的数学家，物理学家，程序员加入。 本文来源：https://www.dywdw.cn/8aa95128a46e58fafab069dc5022aaea998f41d6.html
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2022-07-13
