python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值

参考我之前写的处理图片的文章：python+opencv实现【图片】局部区域像素值处理（改进版）

开发环境：python3.6.0 + opencv3.2.0

任务目标：摄像头采集图像（例如：480640），并对视频流每一帧（灰度图）特定矩形区域（48030）像素值进行行求和，得到一个480*1的数组，用这480个数据绘制条形图，即在逐帧采集视频流并处理后“实时”显示采集到的视频，并“实时”更新条形图。工作流程如下图：

源码：

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
camera = cv2.videocapture(0) # 参数0表示第一个摄像头
# camera = cv2.videocapture("test.avi") # 从文件读取视频
# 判断视频是否打开
if (camera.isopened()):
    print 'open'
else:
    print 'fail to open!'

# # 测试用,查看视频size
# size = (int(camera.get(cv2.cap_prop_frame_width)),
#        int(camera.get(cv2.cap_prop_frame_height)))
# print 'size:'+repr(size)
rectanglecols = 30
while true:
    grabbed, frame_lwpcv = camera.read() # 逐帧采集视频流
    if not grabbed:
        break
    gray_lwpcv = cv2.cvtcolor(frame_lwpcv, cv2.color_bgr2gray) # 转灰度图
    frame_data = np.array(gray_lwpcv)  # 每一帧循环存入数组
    box_data = frame_data[:, 400:400+rectanglecols] # 取矩形目标区域
    pixel_sum = np.sum(box_data, axis=1) # 行求和q
    length = len(gray_lwpcv)
    x = range(length)
    emptyimage = np.zeros((rectanglecols*10, length*2, 3), np.uint8)
    for i in x:
        cv2.rectangle(emptyimage, (i*2, (rectanglecols-pixel_sum[i]/255)*10), ((i+1)*2, rectanglecols*10), (255, 0, 0), 1)
    emptyimage = cv2.resize(emptyimage, (320, 240))

    # 画目标区域
    lwpcv_box = cv2.rectangle(frame_lwpcv, (400, 0), (430, length), (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow('lwpcvwindow', frame_lwpcv) # 显示采集到的视频流
    cv2.imshow('sum', emptyimage)  # 显示画出的条形图
    key = cv2.waitkey(1) & 0xff
    if key == ord('q'):
        break
camera.release()
cv2.destroyallwindows()

以上就是python环境下opencv处理视频流局部区域像素值的详细内容，更多关于opencv视频流局部区域像素处理的资料请关注其它相关文章！