陶涛

学号：19131213373

【嵌牛导读】使用python编程运动分析，对运动物体进行标记，在此将为大家仔细讲解程序中哪些难以理解的点。

【嵌牛鼻子】Mac， python3.7, opencv， 函数， 算法

【嵌牛正文】

内容是本人在学习过程中整理的知识点，希望能帮助大家理解，其中有不对的地方，也请大家指出。

先来说一下运动分析，

相对运动的基本方式：

1.相机静止，目标运动—背景提取（局部运动）

2.相机运动，目标静止—光流估计（全局运动）

3.相机和目标均运动—光流估计

在这里，我们讨论的是背景提取的一些事。

1. pyrDown()

cv2.pyrDown(src, dst=None, dstsize=None, borderType=none)

2.cv2.threshold()

对单通道数组应用固定阈值操作，典型应用是对灰度图变成二值图。

ret, mask = cv2.threshold(gray, 175,255,cv2.THRESH_BINARY)

将gray图中，灰度值小于175的点置0，大于175的点置255.

返回值有两个，mask是二值图，ret是指定的阈值。

3.findContours()函数

cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

函数运行的时候，图像会被直接涂改， 如果将来还有用的图，应复制之后再传给findcontours()函数。

4. contoursArea(cnts)

计算轮廓面积
输入为单个轮廓值cnts。返回值为面积。

5. cv2.boundingrect(cnts)

获得外接矩形。返回值有四个，分别为x,y,w,h.