img = np.float32(img)
img = img[0::2, :] + img[1::2, :]
img = img[:, 0::2] + img[:, 1::2]
img = np.uint8(img / 4)img = np.uint8(
(np.float32(img[0::2, 0::2]) + img[0::2, 1::2] + img[1::2, 0::2] + img[1::2, 1::2]) / 4
)kernel = np.ones((2, 2), dtype=np.float32) / 4
img = cv2.filter2D(img, cv2.CV_8U, kernel, anchor=(0, 0))[::2, ::2]img = np.lib.stride_tricks.as_strided(
img, (*np.array(img.shape[:2]) // 2, 4, 3), (*np.array(img.strides[:2]) * 2, *img.strides[1:])
).mean(axis=-2).astype(np.uint8)import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, img = cap.read()
if ret: # <<<<< этот параметр вам не просто так выдают
cv2.imshow("camera", img)
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: # <<<<< 0xFF
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
ret, frame = cap.read()
if ret:
...import numpy as np
from skimage.util import view_as_windows # Библиотека scikit-image
tsize = 256
image = np.random.randint(0, 256, (8192, 8192, 3), np.uint8)
# Значения яркости - это канал L из пространства LAB
lab_l_channel = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)[..., 0]
# Плитки 256x256
tiles = view_as_windows(lab_l_channel, (tsize, tsize), (tsize, tsize))
# Примечательно, что
assert np.shares_memory(lab_l_channel, tiles) == True
# Средняя яркость в виде матрицы 32х32
lightness = tiles.reshape(-1, tsize ** 2).mean(axis=-1).reshape(np.array(image.shape[:2]) // tsize)
dominant_color = numpy.array(image.histogram(), dtype=np.int32).reshape(-1, 256).argmax(axis=1)