Python实现轨迹识别：如何用代码识别物体的运动轨迹
在科技不断进步的时代，轨迹识别已经是一个非常重要的应用场景。我们可以利用机器视觉技术，对物体的运动轨迹进行监测和分析，以此应用于智能交通、智能安防等多个领域。本文将介绍一种基于Python的轨迹识别方法，并通过代码演示帮助读者更好地理解。
安装OpenCV库
OpenCV是一个被广泛使用的计算机视觉库，提供了许多图像和视频处理功能，包括轨迹识别。在使用本文的代码之前，需要先安装OpenCV库：
pip install opencv-python
视频输入
假设我们已经有了一个视频文件，我们可以使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数来读取该视频文件。我们还可以设置帧率、宽高等参数。下面是一个简单的示例：
import cv2# 读取视频cap = cv2.VideoCapture(video.mp4)# 获取帧率、宽高等参数fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))while True:# 读取视频帧ret, frame = cap.read()if not ret:break# 显示视频帧cv2.imshow(frame, frame)# 按下q键退出循环if cv2.waitKey(int(1000/fps)) & 0xFF == ord(q):
