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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/07/16 09:30

###前提・実現したいこと
このサイトは写真をバスケットボールを色と円検出で見つけ出すプログラムが書かれています。
私はこれを応用して動画でこれを可能にしたいと考えています。

###発生している問題・エラーメッセージ
問題があるものはコメントアウトしてあります。
cam_orange = copy()は写真にしか使うことができないみたいで

AttributeError:'cv2.VideoCapture' object has no attribute 'copy'

とでてきてコピーができないならwhileの外で新しくcam1定義してcam_orange[cam_hsv==0] = 0をしてみると

TypeError: 'cv2.VideoCapture' object does not support item assignment

とエラーが出ます。
cv2.circleのところも

TypeError: img is not a numpy array, neither a scalar

というエラーが出ます。動画では配列操作が難しいのでしょうか?
ちなみに動画は上に乗せたサイトの写真をQuickTime Playerで画面収録したものを使ったので問題はないと思います。

#該当のソースコード

python

import numpy as np import cv2 cam = cv2.VideoCapture('bask.mov') cam1 = cv2.VideoCapture('bask.mov') while(cam.isOpened()): ret, frame = cam.read() cam_hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) cam_hsv = cv2.inRange(cam_hsv, (7,180,180), (11,255,255)) #cam_orange = cam.copy() #cam_orange = cam1 #cam_orange[cam_hsv==0] = 0 element = np.ones((5,5)).astype(np.uint8) cam_hsv = cv2.erode(cam_hsv, element) cam_hsv = cv2.dilate(cam_hsv, element) points = np.dstack(np.where(cam_hsv>0)).astype(np.float32) center, radius = cv2.minEnclosingCircle(points) #cv2.circle(cam, (int(center[1]), int(center[0])), int(radius), (255,0,0), thickness=3) cv2.imshow('preview', cam_hsv) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cam.release() cv2.destroyAllWindows()

#試したこと

python

import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('bask.png') im_hsv = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2HSV) im_hsv = cv2.inRange(im_hsv, (7,180,180), (11,255,255)) im_orange = im.copy() im_orange[im_hsv==0] = 0 element = np.ones((5,5)).astype(np.uint8) im_hsv = cv2.erode(im_hsv, element) im_hsv = cv2.dilate(im_hsv, element) points = np.dstack(np.where(im_hsv>0)).astype(np.float32) center, radius = cv2.minEnclosingCircle(points) cv2.circle(im, (int(center[1]), int(center[0])), int(radius), (255,0,0), thickness=3) cv2.imshow('detect ',im) #cv2.imshow('detected ',im_orange) #cv2.imshow('detected circles',im_hsv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

これは上に乗せたサイトを真似したもので写真から検出するものですがうまくいきます。

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