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。

Android中数据以及图片的缓存

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