Значение кадра обработки видео нельзя использовать в основной функции в OpenCv Python - PullRequest
Новая
       16

Значение кадра обработки видео нельзя использовать в основной функции в OpenCv Python

0 голосов
/ 23 мая 2019

Я хочу использовать массив значений кадра, который включает в себя цикл видео, но я не могу получить значения из функции обработки видео. То, что я хочу сделать, это взять значения последовательности кадров из функции видео, а затем использовать эти значения в основной функции. Но и область цикла while, и область функции видео не позволяют этого. Я был бы признателен, если бы вы могли помочь. Спасибо вам отныне. 

def video_processing(): 

    cap = cv2.VideoCapture(0)

    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)

     while True:

      ret, frame = cap.read()

      if ret == True :      

          cv2.imshow("Image", frame)


      if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27 :      
          cap.release()
          break

def main():

      video_processing()
      print frame  #is not working!


if __name__ == '__main__':

     main()

Обновление (полный код) 

import Tkinter as tk
import ttk
from ttk import Frame
import os
import time
from Tkinter import *
from Tkinter import Tk, Label
import cv2
import threading
import time
import imutils
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import ImageTk, Image
from threading import Thread


Frames = []

def video_processing(): 

    cap = cv2.VideoCapture(0)
    # cap = cv2.VideoCapture("C:\Users\eren\OneDrive\Desktop\WIN_20190522_18_16_29_Pro.mp4")
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320)
    cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 240)

    global Frames

    while True:
        global Frames
        ret, frame = cap.read()
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        y , x = hsv.shape[:2] #x = 320 , y = 240

        # Define 'brown' range in HSV colorspace
        lower = np.array([10, 100, 20])
        upper = np.array([20, 255, 200])

        # Threshold the HSV image to get only brown color
        mask1  = cv2.inRange(hsv, lower, upper)
        kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
        thresh = cv2.dilate(mask1,kernel,iterations = 2)

        # find contours in thresholded image, then grab the largest
        # one
        cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        cnts = imutils.grab_contours(cnts)
        c = max(cnts, key=cv2.contourArea)

        # determine the most extreme points along the contour
        extLeft  = tuple(c[c[:, :, 0].argmin()][0])
        extRight = tuple(c[c[:, :, 0].argmax()][0])
        extTop   = tuple(c[c[:, :, 1].argmin()][0])
        extBot   = tuple(c[c[:, :, 1].argmax()][0])

        cv2.drawContours(thresh, [c], -1, (0, 255, 255), 2)
        cv2.circle(thresh, extLeft , 8, (0, 0, 255)  , -1)
        cv2.circle(thresh, extRight, 8, (0, 255, 0)  , -1)
        cv2.circle(thresh, extTop  , 8, (255, 0, 0)  , -1)
        cv2.circle(thresh, extBot  , 8, (255, 255, 0), -1)

        x_center = (extLeft[0] + extRight[0] + extTop[0] + extBot[0])/4
        y_center = (extLeft[1] + extRight[1] + extTop[1] + extBot[1])/4

        cv2.circle(frame,(x_center, y_center), 3, (0,255,0), -1)

        cv2.line(frame,(extLeft[0] ,0),(extLeft[0],y) ,(0,255,0),2)               # y axis - binary 
        cv2.line(frame,(extRight[0],0),(extRight[0],y),(0,255,0),2)               # y axis - binary 
        cv2.line(frame,(0,extTop[1])  ,(x,extTop[1])  ,(0,255,0),2)               # x axis - binary 
        cv2.line(frame,(0,extBot[1])  ,(x,extBot[1])  ,(0,255,0),2)               # x axis - binary

        # cv2.imshow("mask" , thresh)
        cv2.imshow("Image", frame)

        Frames = frame

        # print frame       
        # return frame

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27 :        
            cap.release()
            break
        # return frame

def main():

    global Frames
    video_processing()

    print Frames
    # print a



if __name__ == '__main__':

    main()

1 Ответ

0 голосов
/ 24 мая 2019

Это работает для меня: 

import cv2

frame = None

def video_processing(): 
    global frame

    cap = cv2.VideoCapture('VIDEO_NAME.mp4')

    while True:
        ret, frame = cap.read()

        if ret == True :      
            cv2.imshow("Image", frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27 :      
            cap.release()
            break


def main():
      video_processing()
      print(frame)


if __name__ == '__main__':
     main()
...