如何更改这个激光测距仪python代码以检测一个绿色点而不是一个红色点？

Question

所以我和我的朋友们正在组装这个自制的激光测距仪，有人在这个网站上贴出了这样的信息：http://shaneormonde.wordpress.com/2014/01/25/webcam-laser-rangefinder/。在进入python代码部分之前，一切都进行得很顺利，因为我们不熟悉任何编程语言。正如网站上的项目所描述的那样，它应该在摄像头的视野中检测到一个红色的点。不幸的是，我们已经买了一台绿色激光。如何更改代码，使其检测绿色点？以下是代码：

## program written by Shane Ormonde 7th sept 2013
## updated on 25th January 2014
## calculates the distance of a red dot in the field of view of the webcam.


import cv2
from numpy import *
import math

#variables
loop = 1

dot_dist = 0

cv2.namedWindow("preview")
vc = cv2.VideoCapture(1)



if vc.isOpened(): # try to get the first frame
    rval, frame = vc.read()

else:
    rval = False
    #print "failed to open webcam"


if rval == 1 :

    while loop == 1:
            cv2.imshow("preview", frame)
            rval, frame = vc.read()
            key = cv2.waitKey(20)
            if key == 27: # exit on ESC
                loop = 0
            num = (frame[...,...,2] > 236)
            xy_val =  num.nonzero()

            y_val = median(xy_val[0])
            x_val = median(xy_val[1])

            dist = ((x_val - 320)**2 + (y_val - 240)**2 )**0.5 # distance of dot from center pixel
            dist = abs(x_val - 320) # distance of dot from center x_axis only

            print " dist from center pixel is " + str(dist) 

            # work out distance using D = h/tan(theta)

            theta =0.0011450*dist + 0.0154         
            tan_theta = math.tan(theta)



            if tan_theta > 0: # bit of error checking
                obj_dist =  int(5.33 / tan_theta)


            print "\033[12;0H" + "the dot is " + str(obj_dist) + "cm  away"
elif rval == 0:
        print " webcam error "    

Answer 1

rval, frame = vc.read()以BGR格式读取图像。您直接链接的教程页面是这样的。

因此，所有像素数据都存储在一个名为frame的numpy数组中。默认情况下，opencv获取640 x 480图像(x轴上为640，y为480 )。numpy数组具有三维(x)(y)(BGR)，因此前两个维度在每个维度中只有一个数字，指定像素的x或y坐标。第三维空间包含三个数字，即该像素的RGB内容。尽管出于某种原因，这些值被安排为BGR。

因此，改变路线

num = (frame[...,...,2] > 236)

至

num = (frame[...,...,1] > 236)

应该为你做点什么。

为了非常简单地解释这条线的作用，它在彩色平面上检查高强度值(超过236个，其中min=0和max=255)，并记录所有这些像素。这个想法是，如果你用红色的激光，红色的平面将有一个高强度的浓度值在圆点区域周围。