Сделать цикл для обработки изображения

привет, я использую код, который захватывает изображение с моей веб-камеры и выполняет некоторую обработку изображения на изображении. мне нужно повторить весь код подряд n раз. перефразируйте снимок и выполняйте обработку изображения последовательно каждые пять минут. Благодарю.

import time
import cv2

videoCaptureObject = cv2.VideoCapture(0)

result = True
while(result):
  ret,frame = videoCaptureObject.read()
  cv2.imwrite("NewPicture.jpg",frame)
result = False
videoCaptureObject.release()
import numpy as np

image = cv2.imread('Newpicture.jpg')

blur = cv2.GaussianBlur(image, (3,3), 0)
gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

thresh = cv2.threshold(gray, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

x, y, w, h = cv2.boundingRect(thresh)           #  Replaced code
# 
left = (x, np.argmax(thresh[:, x]))             # 
right = (x+w-1, np.argmax(thresh[:, x+w-1]))    # 
top = (np.argmax(thresh[y, :]), y)              # 
bottom = (np.argmax(thresh[y+h-1, :]), y+h-1)   # 

cv2.circle(image, left, 8, (0, 50, 255), -1)
cv2.circle(image, right, 8, (0, 255, 255), -1)
cv2.circle(image, top, 8, (255, 50, 0), -1)
cv2.circle(image, bottom, 8, (255, 255, 0), -1)

print('left: {}'.format(left))
print('right: {}'.format(right))
print('top: {}'.format(top))
print('bottom: {}'.format(bottom))
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey()
time.sleep(300)

мне нужно повторять последовательно каждые пять минут

Почему вы импортируете cv2 дважды? Почему ваш цикл while не имеет отступа? Почему вы непрерывно читаете видео и сохраняете файлы JPEG в свою файловую систему 30 раз в секунду, когда вам нужно только одно изображение каждые 300 секунд? Почему вы уничтожаете все окна, если не создали ни одного? Как вы надеетесь сделать паузу на 5 минут без импорта модулей синхронизации или сна?

— 18.11.2022 10:43

python image

14.11.2022 17:37

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

120

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

В вашем коде так много проблем, что я не знаю, с чего начать. Давайте по простому. Я думаю, вам нужна такая структура:

import numpy as np

def captureImage():
    print('Capturing image')
    # Code to capture image goes here, simulate a random one for now
    im = np.random.randint(0, 256, size=(256, 256, 3), dtype=np.uint8)
    return im

def processImage(im):
    print('Processing image')
    # Code to process image goes here, simulate processing with "np.mean()"
    mean = np.mean(im)
    print(f'Mean: {mean}')

N = 5
for i in range(N):
    im = captureImage()
    processImage(im)
    sleep(5)    # so you see results sooner
    # more like actual code... sleep(5*60)

привет, отметьте, где я должен вставить свой код в процесс изображения?

— 18.11.2022 11:16

Я обновил его. Посмотрите, сможете ли вы запустить этот простой цикл, а затем добавьте свой код захвата и обработки.

— 18.11.2022 11:24

Спасибо, дорогой Марк, это прекрасное время для моей жизни. действительно спасибо, как я могу компенсировать вашу хорошую работу

— 18.11.2022 12:27

С удовольствием - удачи вашему проекту.

— 18.11.2022 15:24

18.11.2022 11:08