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本文对

做了功能上的强化，强化如下：

（1）加了pts清空，即当没有检测到目标时，清空pts，显示的图像上不再有轨迹；

（2）加了运动方向判别，能够判别目标的运动方向及当前坐标。

from collections import  dequeimport numpy as npimport time#import imutilsimport cv2#设定红色阈值，HSV空间redLower = np.array([170, 100, 100])redUpper = np.array([179, 255, 255])#初始化追踪点的列表mybuffer = 16pts = deque(maxlen=mybuffer)counter = 0#打开摄像头camera = cv2.VideoCapture(0)#等待两秒time.sleep(3)#遍历每一帧，检测红色瓶盖while True:    #读取帧    (ret, frame) = camera.read()    #判断是否成功打开摄像头    if not ret:        print 'No Camera'        break    #frame = imutils.resize(frame, width=600)    #转到HSV空间    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)    #根据阈值构建掩膜    mask = cv2.inRange(hsv, redLower, redUpper)    #腐蚀操作    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)    #膨胀操作，其实先腐蚀再膨胀的效果是开运算，去除噪点    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)    cnts = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]    #初始化瓶盖圆形轮廓质心    center = None    #如果存在轮廓    if len(cnts) > 0:        #找到面积最大的轮廓        c = max(cnts, key = cv2.contourArea)        #确定面积最大的轮廓的外接圆        ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c)        #计算轮廓的矩        M = cv2.moments(c)        #计算质心        center = (int(M["m10"]/M["m00"]), int(M["m01"]/M["m00"]))        #只有当半径大于10时，才执行画图        if radius > 10:            cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 255), 2)            cv2.circle(frame, center, 5, (0, 0, 255), -1)            #把质心添加到pts中，并且是添加到列表左侧            pts.appendleft(center)    else:#如果图像中没有检测到瓶盖，则清空pts，图像上不显示轨迹。        pts.clear()        for i in xrange(1, len(pts)):        if pts[i - 1] is None or pts[i] is None:            continue        #计算所画小线段的粗细        thickness = int(np.sqrt(mybuffer / float(i + 1)) * 2.5)        #画出小线段        cv2.line(frame, pts[i - 1], pts[i], (0, 0, 255), thickness)        #判断移动方向        if counter >= 10 and i == 1 and len(pts) >= 10:            dX = pts[-10][0] - pts[i][0]            dY = pts[-10][1] - pts[i][1]            (dirX, dirY) = ("", "")                        if np.abs(dX) > 20:                dirX = "East" if np.sign(dX) == 1 else "West"                        if np.abs(dY) > 20:                dirY = "North" if np.sign(dY) == 1 else "South"                        if dirX != "" and dirY != "":                direction = "{}-{}".format(dirY, dirX)            else:                direction = dirX if dirX != "" else dirY                    cv2.putText(frame, direction, (20, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2,                         (0, 255, 0), 3)            cv2.putText(frame, "dx: {}, dy: {}".format(dX, dY), (10, frame.shape[0] - 10),                         cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.35, (0, 0, 255), 1)                cv2.imshow('Frame', frame)    #键盘检测，检测到esc键退出    k = cv2.waitKey(1)&0xFF    counter += 1    if k == 27:        break#摄像头释放camera.release()#销毁所有窗口cv2.destroyAllWindows()

由于视频是镜像的，所以图片上的South-East结果是正确的！