Python-opencv-运动检测-将轮廓结果提取到文件或函数

我在OpenCV中有运动跟踪功能，但我想让python在运动检测中提取轮廓内的任何东西的图像，以便将来在程序中使用或作为图像写入

迄今为止的代码：

导入cv2
将numpy作为np导入
从windowcapture导入windowcapture
wincap=WindowCapture（“您的窗口在此”）
frame1=wincap.get_屏幕截图（）
frame2=wincap.get_屏幕截图（）
虽然（正确）：
diff=cv2.absdiff（frame1，frame2）
灰色=cv2.CVT颜色（差异，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
模糊=cv2.高斯模糊（灰色，（5,5），0）
_，thresh=cv2.threshold（模糊，20255，cv2.thresh_二进制）
扩张=cv2。扩张（阈值，无，迭代次数=3）
等高线，u=cv2.找到的轮廓（放大，cv2.RETR\u树，cv2.链近似\u简单）
cv2.绘制轮廓（框架1，轮廓-1，（0，255，0），2）
cv2.imshow（“窗口”，框架1）
frame1=frame2
frame2=wincap.get_屏幕截图（）
如果cv2.waitKey（25）&0xFF==ord（'q'）：
cv2.destroyAllWindows（）
打破

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欢迎提供任何帮助或建议。谢谢

此功能可以帮助您。它计算轮廓的边界框区域，并从图像中裁剪轮廓

def get_sub_images(image, contours):
    """
    Crop images according to the contour bounding boxes and return them in a
    list.

    Args:
        image: numpy.ndarray
        contours: list

    Returns:
        list
    """
    sub_images = []
    for cnt in contours:
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
        sub_image = image[slice(y, y+h), slice(x, x+w)]
        sub_images.append(sub_image)
    return sub_images

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我在

pip

中找不到

windowcapture

包，所以我不会写一个正常的答案，但我可以提供帮助。您可以使用

cv2.floodfill

来填充轮廓，然后只需使用

cv2.bitwise_和

将遮罩作为填充轮廓，框架作为src即可。然后你会得到轮廓内的图像。