这篇文章给大家介绍Camshift算法怎么在OpenCV项目中使用，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

前面学习过Meanshift算法，在观察这个结果标记时，会发现有这样一个Camshift函数返回两个值，第一个值ret是一个旋转的窗口，第二个值是窗口搜索位置给下一次搜索使用的。例子如下：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
 
capture = cv2.VideoCapture(1)
if not capture.isOpened:
  print('Unable to open: ')
  exit(0)
  
#获取第一帧图片
ret,frame = capture.read()
 
#设置目标窗口
#读取文件
find = cv2.imread('luohu1.png')
h,w = find.shape[:2]
roi = find[10: 120, 10: 120]
x = 10
y = 10
width = 120 - x
height = 120 - y
track_window = (x, y, w, h)
print(track_window)
#跟踪目标
hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60.,32.)), np.array((180.,255.,255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi],[0],mask,[180],[0,180]) #计算直方图
cv2.normalize(roi_hist,roi_hist,0,255,cv2.NORM_MINMAX)
 
#设置迭代条件,每10移动一点
term_crit = ( cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1 )
 
while(1):
  ret, frame = capture.read()
 
  if ret == True:
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    dst = cv2.calcBackProject([hsv],[0],roi_hist,[0,180],1)#反向投影
 
    #使用 meanshift获得新位置
    ret, track_window = cv2.CamShift(dst, track_window, term_crit)
 
    #显示标记
    pts = cv2.boxPoints(ret)
    pts = np.int0(pts)
    img2 = cv2.polylines(frame,[pts],True, (255,0,0),2)
    cv2.imshow('img2',img2)
 
    cv2.imshow("dst", dst) 
    cv2.imshow("roi", roi)
    keyboard = cv2.waitKey(1)
    if keyboard == ord('q') or keyboard == ord('Q'):
      break
  else:
    break
 
  
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

关于Camshift算法怎么在OpenCV项目中使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。