python机器视觉方向，如何修改代码使程序变得更加流畅？

这是一段python机器视觉方向的代码，使用opencv库进行摄像头图像操作。目的是获取设定颜色（红，绿，蓝，黄）的外包矩形（仅一个矩形，横平竖直的，没必要是最小的），并且输出这个外包举行的中心在画布上面的横纵坐标值。

from __future__ import division
import cv2
import numpy as np
import time

# HSV色彩空间，Hue:色调（颜色）；Sat:饱和度（一种颜色混合白光的数量）；Val:亮度（明暗程度）

#创建回调函数
def nothing(*arg):
    pass

FRAME_WIDTH = 800
FRAME_HEIGHT = 600

# Initial HSV GUI slider values to load on program start.要在程序启动时加载的初始HSV GUI滑块值。
# icol = [36, 202, 59, 71, 255, 255]  # Green
# icol = [18, 0, 196, 36, 255, 255]  # Yellow
icol = [89, 0, 0, 125, 255, 255]  # Blue
#icol = [0, 100, 80, 10, 255, 255]   # Red
# icol = [104, 117, 222, 121, 255, 255]   # test
# icol = [0, 0, 0, 255, 255, 255]  # New start

cv2.namedWindow('colorTest',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)#('窗口标题',默认参数)//窗口大小比例不可改变

#cv2.creatTrackbar()函数的第一个参数时滑动条的名字，第二个参数时滑动条被放置的窗口的名字，
#第三个参数是滑动条默认值,第四个参数时滑动条的最大值，第五个参数时回调函数，每次滑动都会调用回调函数。

# Lower range colour sliders.低量程彩色滑块。
cv2.createTrackbar('lowHue', 'colorTest', icol[0], 255, nothing)
cv2.createTrackbar('lowSat', 'colorTest', icol[1], 255, nothing)
cv2.createTrackbar('lowVal', 'colorTest', icol[2], 255, nothing)
# Higher range colour sliders.更高范围的彩色滑块。
cv2.createTrackbar('highHue', 'colorTest', icol[3], 255, nothing)
cv2.createTrackbar('highSat', 'colorTest', icol[4], 255, nothing)
cv2.createTrackbar('highVal', 'colorTest', icol[5], 255, nothing)

vidCapture = cv2.VideoCapture(0)#打开笔记本的内置摄像头//参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture(“../test.avi”)

#cv2.VideoCapture().set(propId, value)设置摄像头

vidCapture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, FRAME_WIDTH)
vidCapture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, FRAME_HEIGHT)

while(True):
    #time.sleep(0.1)
    timeCheck = time.time()#检查时间是否为有效时间
    
    #cv2.getTrackbarPos()，共有2个参数，第一个参数是滑动条名字，第二个时所在窗口偶，返回值是滑动条位置。
    #Get HSV values from the GUI sliders.从GUI滑块获取HSV值。
    
    lowHue = cv2.getTrackbarPos('lowHue', 'colorTest')
    lowSat = cv2.getTrackbarPos('lowSat', 'colorTest')
    lowVal = cv2.getTrackbarPos('lowVal', 'colorTest')
    
    highHue = cv2.getTrackbarPos('highHue', 'colorTest')
    highSat = cv2.getTrackbarPos('highSat', 'colorTest')
    highVal = cv2.getTrackbarPos('highVal', 'colorTest')
    
     # Get webcam frame.获取网络摄像头帧。
    _, frame = vidCapture.read()

    # Show the original image.显示原始图像。
    cv2.imshow('frame', frame)

    # Convert the frame to HSV colour model.将框架转换为HSV彩色模型。
    frameHSV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    # HSV values to define a colour range we want to create a mask from.HSV值来定义要从中创建遮罩的颜色范围。
    colorLow = np.array([lowHue, lowSat, lowVal])
    colorHigh = np.array([highHue, highSat, highVal])
    mask = cv2.inRange(frameHSV, colorLow, colorHigh)
    #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分

    #在opencv中查找轮廓时，物体应该是白色而背景应该是黑色
    #一个列表，每一项都是一个轮廓， 不会存储轮廓所有的点，只存储能描述轮廓的点
    #hierarchy:一个ndarray, 元素数量和轮廓数量一样， 
    #每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，
    #分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数
    #contours, hierarchy = cv2.findContours(输入图像,轮廓的检索模式,轮廓的近似方法)

    #轮廓的检索模式
    #cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
    #cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
    #cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。
    #如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层
    #cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓
    #轮廓的近似办法
    #cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，
    #即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
    #cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息

    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    contour_sizes = [(cv2.contourArea(contour), contour) for contour in contours]
    biggest_contour = max(contour_sizes, key=lambda x: x[0])[1]

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(biggest_contour)
    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    print((x+w)/2,(y+h)/2)


cv2.destroyAllWindows()#调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。
vidCapture.release()#release()释放摄像头

要求：1、修改代码去掉colorTest界面里面全部的滑条，（用#注释掉对应的代码就行）只显示一个识别出来的图片。

整个代码使用预先设定好的参数进行运行，不需要在程序运行的时候调整数值。

2、这个代码在我的电脑上会出现程序卡死的情况，但是代码仍然可以输出信息，这个信息就是外包矩形的中心横纵坐标的位置，说明底层代码还是可以运行的。看看是哪一段的问题。并且给解决掉，我用的是python3.7.3。

3、当屏幕没有检测到自己设定的颜色的时候，会报错，说一个集合是空的，能不能通过某种方式输出“？？？”并且重新执行这段代码，而不是程序直接退出了。try：except：结构可以吗。

更新版：

from __future__ import division
import cv2
import numpy as np

# ==================================================================
# global
# HSV 色值：
GREEN = [40, 65, 13, 80, 255, 255]  # Green
YELLOW = [20, 103, 80, 40, 255, 255]  # Yellow
BLUE = [94, 81, 82, 126, 255, 255]  # Blue
RED = [0, 144, 0, 20, 255, 255]   # Red

# default value: Blue 蓝色
lowHue = BLUE[0]
lowSat = BLUE[1]
lowVal = BLUE[2]
highHue = BLUE[3]
highSat = BLUE[4]
highVal = BLUE[5]

# 滑动名称
blue_bar = 'Blue'
red_bar = 'Red'
yellow_bar = 'Yellow'
green_bar = 'Green'

# 排列：green, yellow, blue, red
defaultColor = [0, 0, 1, 0]  # 蓝色
color = "BLUE"  # 现在的颜色
blueColor = (255, 0, 0)  # 蓝色
greenColor = (0, 255, 0)  # 绿色
redColor = (0, 0, 255)  # 红色


# 图像色调和追踪
def frame_mask_contour(image):
    frameHSV = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # HSV values to define a colour range we want to create a mask from.
    # HSV值来定义要从中创建遮罩的颜色范围。
    colorLow = np.array([lowHue, lowSat, lowVal])
    colorHigh = np.array([highHue, highSat, highVal])

    mask = cv2.inRange(frameHSV, colorLow, colorHigh)

    # get contours
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
    contour_sizes = [(cv2.contourArea(contour), contour) for contour in contours]

    count = len(contour_sizes)
    found = False
    if count > 0:
        for cnt in contours:
            area = cv2.contourArea(cnt)
            if area > 2000:
                x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
                cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), greenColor, 2)
                found = True

    if found:
        text = f'Found {color} object'
        print(text)
        cv2.putText(image, text, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, blueColor, 2)
    else:
        text = "Not Found!"
        print("Not Found! 没有找到！")
        cv2.putText(image, text, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, redColor, 2)

    return mask, image


# video test 摄像头接通测试
def test(cap, source):
    if cap is None or not cap.isOpened():
        print('Warning: unable to open video source: ', source)
        return False
    else:
        _, tmp = cap.read()
        if tmp is not None:
            return True
        else:
            print("Warning: unable to read video feed.")
            return False


# update color 更新颜色
def assignColor(color):
    global lowHue, lowSat, lowVal, highHue, highSat, highVal
    lowHue = color[0]
    lowSat = color[1]
    lowVal = color[2]
    highHue = color[3]
    highSat = color[4]
    highVal = color[5]


# 绿色控制
def greenCtrl(val):
    global defaultColor, color
    color = 'GREEN'
    defaultColor = [1, 0, 0, 0]
    assignColor(GREEN)


# 黄色控制
def yellowCtrl(val):
    global defaultColor, color
    color = 'YELLOW'
    defaultColor = [0, 1, 0, 0]
    assignColor(YELLOW)


# 蓝色控制
def blueCtrl(val):
    global defaultColor, color
    color = 'BLUE'
    defaultColor = [0, 0, 1, 0]
    assignColor(BLUE)


# 红色控制
def redCtrl(val):
    global defaultColor, color
    color = 'RED'
    defaultColor = [0, 0, 0, 1]
    assignColor(RED)


# 更新滑块
def updateTrackbar():
    cv2.setTrackbarPos(green_bar, color_win, defaultColor[0])
    cv2.setTrackbarPos(yellow_bar, color_win, defaultColor[1])
    cv2.setTrackbarPos(blue_bar, color_win, defaultColor[2])
    cv2.setTrackbarPos(red_bar, color_win, defaultColor[3])


# =====================================
# main
# =====================================
FRAME_WIDTH = 800
FRAME_HEIGHT = 600

# =====================================
# Status bar
# =====================================
color_win = 'Choose Color'
cv2.namedWindow(color_win)  # ('窗口标题',默认参数)//窗口大小比例不可改变
cv2.resizeWindow(color_win, 500, 310)
cv2.moveWindow(color_win, 857, 520)
cv2.createTrackbar(green_bar, color_win, 0, 1, greenCtrl)
cv2.createTrackbar(yellow_bar, color_win, 0, 1, yellowCtrl)
cv2.createTrackbar(blue_bar, color_win, 0, 1, blueCtrl)
cv2.createTrackbar(red_bar, color_win, 0, 1, redCtrl)

# =====================================
# Camera Len 选择镜头
# =====================================
vidCapture = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
videoFeed = test(vidCapture, 0)  # camera test 摄像测试

if not videoFeed:
    print("No video input! 摄像头没有连接")
    exit(1)

# =====================================
# Window 窗口： Frame
# =====================================
vidCapture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, FRAME_WIDTH)
vidCapture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, FRAME_HEIGHT)

video_win = 'Frame'
cv2.namedWindow(video_win, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.moveWindow(video_win, 855, 0)

# =====================================
# Window 窗口： Demo
# =====================================
demo_win = 'Demo'
cv2.namedWindow(demo_win)
cv2.moveWindow(demo_win, 205, 0)

# =====================================
# Begin
# =====================================
while vidCapture.isOpened():
    updateTrackbar()

    # Get webcam frame.获取网络摄像头帧。
    _, frame = vidCapture.read()

    # Show the original image.显示原始图像。
    demo, frame_contour = frame_mask_contour(frame)
    cv2.imshow(video_win, frame_contour)
    cv2.imshow(demo_win, demo)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord("q") or key == ord("Q"):  # q or Q
        break

vidCapture.release()  # release()释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()  # 调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。

哇，一开机就死掉了。

cv2.createTrackbar('lowHue', 'colorTest', icol[0], 255, nothing) 这个 callback 的 nothing（） 里面什么都没有，无法输出。

cv2.imshow('frame', frame) 以下到 while...loop 的结尾是独立方程的一部分。请删除，移到外面，由 nothing 召唤。

秒测挺好的，

while vidCapture.isOpened():

    time.sleep(1)
    # timeCheck = time.time()

    # Get webcam frame.获取网络摄像头帧。
    _, frame = vidCapture.read()

    # Show the original image.显示原始图像。
    cv2.imshow('frame', frame)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord("q") or key == ord("Q"):  # q or Q
        break

    frame = set_frame_color(frame) # 多余的全部移到这

得到储存的地方是 

Traceback (most recent call last):
  File "D:/pycode/example/color_pick.py", line 117, in <module>
    frame = set_frame_color(frame)
  File "D:/pycode/example/color_pick.py", line 50, in set_frame_color
    biggest_contour = max(contour_sizes, key=lambda x: x[0])[1]
ValueError: max() arg is an empty sequence

trackbar 独立出来。测高低值。

icol = [89, 0, 0, 125, 255, 255]  # Blue

# default value
lowHue = icol[0]
lowSat = icol[1]
lowVal = icol[2]
highHue = icol[3]
highSat = icol[4]
highVal = icol[5]

# trackbar name
lowHue_bar = 'lowHue'
highHue_bar = 'highHue'
lowSat_bar = 'lowSat'
highSat_bar = 'highSat'
lowVal_bar = 'lowVal'
highVal_bar = 'highVal'

trackbar callback-- 例如：

# lowHue trackbar
def lowHue_tbar(val):
    global lowHue, highHue
    if val < highHue:
        lowHue = val
    else:
        print(f'Error: val--{val} > {highHue}')


# highHue trackbar
def highHue_tbar(val):
    global lowHue, highHue
    if val > lowHue:
        highHue = val
    else:
        print(f'Error: val--{val} < {lowHue}')

建立 trackbar：

trackbar_win = 'HSV Setting'
cv2.namedWindow(trackbar_win)  # ('窗口标题',默认参数)//窗口大小比例不可改变
cv2.resizeWindow(trackbar_win, 500, 350)
cv2.moveWindow(trackbar_win, 300, 100)

# 低量程彩色滑块。
cv2.createTrackbar(lowHue_bar, trackbar_win, lowHue, 255, lowHue_tbar)
cv2.createTrackbar(highHue_bar, trackbar_win, highHue, 255, highHue_tbar)

这样高低不会对冲，下面是更新 trackbars：

while vidCapture.isOpened():

    # time.sleep(1)
    # timeCheck = time.time()
    updateTrackbar()

    # Get webcam frame.获取网络摄像头帧。
    _, frame = vidCapture.read()

    # Show the original image.显示原始图像。
    cv2.imshow(video_win, frame)

更新方程：

def updateTrackbar():
    cv2.setTrackbarPos(lowHue_bar, trackbar_win, lowHue)
    cv2.setTrackbarPos(highHue_bar, trackbar_win, highHue)
    cv2.setTrackbarPos(lowSat_bar, trackbar_win, lowSat)
    cv2.setTrackbarPos(highSat_bar, trackbar_win, highSat)
    cv2.setTrackbarPos(lowVal_bar, trackbar_win, lowVal)
    cv2.setTrackbarPos(highVal_bar, trackbar_win, highVal)

Remark contour， 下面测试trackbar， 加多一个窗口：Demo。

video_win = 'Frame'
cv2.namedWindow(video_win, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.moveWindow(video_win, 805, 100)

demo_win = 'Demo'
cv2.namedWindow(demo_win)
cv2.resizeWindow(demo_win, DEMO_WIDTH, DEMO_HEIGHT)
cv2.moveWindow(demo_win, 805, 425)

下面加：

while vidCapture.isOpened():

    # time.sleep(1)
    # timeCheck = time.time()
    updateTrackbar()

    # Get webcam frame.获取网络摄像头帧。
    _, frame = vidCapture.read()

    # Show the original image.显示原始图像。
    cv2.imshow(video_win, frame)

    # Demo image
    frame_HSV = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    frame_threshold = cv2.inRange(frame_HSV, (lowHue, lowSat, lowVal), (highHue, highSat, highVal))
    cv2.imshow(demo_win, frame_threshold)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord("q") or key == ord("Q"):  # q or Q
        break

    # updateTrackbar()
    # frame = set_frame_color(frame)

我把你窗口的值改小了：

FRAME_WIDTH = 400
FRAME_HEIGHT = 300
DEMO_WIDTH = 400
DEMO_HEIGHT = 300

换回 set_frame_color() 看 contour，长方形偏大，这个你自己改罗。

while vidCapture.isOpened():

    # time.sleep(1)
    # timeCheck = time.time()
    updateTrackbar()

    # Get webcam frame.获取网络摄像头帧。
    _, frame = vidCapture.read()

    # Show the original image.显示原始图像。
    cv2.imshow(video_win, frame)

    # Demo image
    frame_threshold = set_frame_color(frame)
    cv2.imshow(demo_win, frame_threshold)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord("q") or key == ord("Q"):  # q or Q
        break


vidCapture.release()  # release()释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()  # 调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。

你自个的，我帮你搬家了：
def set_frame_color(image):
    frameHSV = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # HSV values to define a colour range we want to create a mask from.
    # HSV值来定义要从中创建遮罩的颜色范围。
    colorLow = np.array([lowHue, lowSat, lowVal])
    colorHigh = np.array([highHue, highSat, highVal])

    mask = cv2.inRange(frameHSV, colorLow, colorHigh)

    # get contours
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    contour_sizes = [(cv2.contourArea(contour), contour) for contour in contours]
    biggest_contour = max(contour_sizes, key=lambda x: x[0])[1]

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(biggest_contour)
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    print((x + w) / 2, (y + h) / 2)

    return image

能不能给一段完整的代码，不是专门搞代码的，这方面不太懂。

# Camera Len 选择镜头

如果你有第二摄像头的话，应该是 1.

用手机的话请看我的文章：https://blog.csdn.net/fly_bear_unknown/article/details/112265085

测试结果