Python 中视频帧的黑区
Black-out Areas of Video Frame in Python
现在我在 python 中有一个脚本可以让我跟踪视频文件中的彩球。我们正在使用固定摄像机测试机器人速度，因此我只需要在视频实际帧区域的一小部分范围内跟踪颜色，其余部分可以 discarded/ignored。现在，我的过程是 trim 视频试验只针对我需要跟踪的内容，但是每次测试 15 次试验，这变得非常耗时。
black out the sides of the video not within the blue lines
基本上，我将如何处理 "blacking out" 视频区域的两侧，以便在机器人进入所需区域之前不会启动颜色跟踪？
鉴于您的相机是静止的，我假设蓝色胶带线不会在视频帧中移动。话虽如此，这就是您遵循的算法：
-计算图像中的近似感兴趣区域矩形。您需要获得以下的近似值： 1. 跟踪开始的左上角点，比如 (x,y)，以及要跟踪的矩形的高度和宽度。使用下图作为参考。
获得 x、y、w、h 后，您可以提取矩形内的图像部分，如下所示：
img2=img[x:x+w,y:y+h]
您现在可以 运行 img2 上的标准滤色器，以跟踪机器人顶部的球
现在我在 python 中有一个脚本可以让我跟踪视频文件中的彩球。我们正在使用固定摄像机测试机器人速度，因此我只需要在视频实际帧区域的一小部分范围内跟踪颜色，其余部分可以 discarded/ignored。现在，我的过程是 trim 视频试验只针对我需要跟踪的内容，但是每次测试 15 次试验，这变得非常耗时。
black out the sides of the video not within the blue lines
基本上，我将如何处理 "blacking out" 视频区域的两侧，以便在机器人进入所需区域之前不会启动颜色跟踪？
鉴于您的相机是静止的，我假设蓝色胶带线不会在视频帧中移动。话虽如此，这就是您遵循的算法：
-计算图像中的近似感兴趣区域矩形。您需要获得以下的近似值： 1. 跟踪开始的左上角点，比如 (x,y)，以及要跟踪的矩形的高度和宽度。使用下图作为参考。
获得 x、y、w、h 后，您可以提取矩形内的图像部分，如下所示：
img2=img[x:x+w,y:y+h]
您现在可以 运行 img2 上的标准滤色器，以跟踪机器人顶部的球