Python是一種靈活的編程語(yǔ)言，它有許多應(yīng)用領(lǐng)域。其中之一是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，包括目標(biāo)跟蹤。在本文中，我們將討論如何使用Python跟蹤白光。

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_white = np.array([0, 0, 168])
upper_white = np.array([172, 111, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_white, upper_white)
contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(contours) >0:
c = max(contours, key=cv2.contourArea)
((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)
if radius >10:
cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2)
cv2.imshow('image', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

代碼分為幾個(gè)部分。首先，我們使用OpenCV的VideoCapture()函數(shù)從攝像頭讀取視頻流。然后，我們將每一幀轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，其中白色的HSV值在lower_white和upper_white中定義。

我們使用inRange()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)掩模（二進(jìn)制圖像），用于提取白色區(qū)域。接下來(lái)，使用findContours()函數(shù)找到掩膜上的輪廓，并使用minEnclosingCircle()函數(shù)找到具有最大面積的輪廓。

最后，我們?cè)趫D像上繪制一個(gè)圓形，以表示找到的區(qū)域。使用imshow()函數(shù)顯示圖像，并使用waitKey()等待用戶按下“q”鍵退出程序。

這是一個(gè)簡(jiǎn)單的白光目標(biāo)追蹤的程序，可以在各種應(yīng)用程序中使用，如機(jī)器人視覺(jué)，自動(dòng)駕駛汽車和無(wú)人機(jī)。