这篇教程python环境下OPenCV处理视频流局部区域像素值写得很实用，希望能帮到您。
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 cv2import numpy as npcamera = 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 = 30while 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'): breakcamera.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51zixue.net其它相关文章！
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