写了一个脚本怎么同时运行两个窗口

Question

脚本同时运行两个窗口，怎么实现同时点击两个窗口，而光标在各自的窗口上，窗口间不互相影响？

Answer 1

• 这篇博客: 基于光流法和混合高斯模型对监控视频中的人群进行跟踪中的 实验代码： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 环境：Win10 | Python 3.7.3 | OpenCV 4.1.0

  步骤一：前景提取

  利用高斯混合模型分离图像帧的前景和背景

  # 创建混合高斯模型
  fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
  
  for frame in frames:
  	frame_img = cv2.imread(frame_path + frame, 1)
  	# 利用混合高斯模型提取前景
  	fgmask = fgbg.apply(frame_img)

  提取前景后的视频演示：

  

  步骤二：跟踪运动

  利用Lucas Kanade光流法跟踪监控视频中的运动，这里利用上面提取的前景计算光流。

  # Shi-Tomasi 角点检测参数
  feature_params = dict( maxCorners = 100,
                         qualityLevel = 0.3,
                         minDistance = 7,
                         blockSize = 7)
  
  # lucas kanade光流法参数
  lk_params = dict( winSize  = (15, 15),
                    maxLevel = 2,
                    criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

  first_rgbframe = cv2.imread(frameFG_path + frames[1], 1)
  
  # 计算第一帧的灰度图
  first_frame = cv2.cvtColor(first_rgbframe, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  
  #获取图像中的角点，返回到p0中
  p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(first_frame, mask = None, **feature_params)
  
  # 创建一个蒙版用来画轨迹
  mask = np.zeros_like(first_rgbframe)
  
  old_frame = first_frame
  new_frame = np.zeros_like(old_frame)
  
  for frame_i in frames:
  	rgbframe = cv2.imread(frameFG_path + frame_i, 1)
  	rgbframe_bg = cv2.imread(frame_path + frame_i, 1)
  	frame = cv2.cvtColor(rgbframe, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  	new_frame = frame
  
  	# 计算光流
  	p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_frame, new_frame, p0, None, **lk_params)
  	if (p1 is None):
  		continue
  	# 选取好的跟踪点
  	good_new = p1[st == 1]
  	good_old = p0[st == 1]
  
  	# 画出轨迹
  	for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
  		a,b = new.ravel()
  		c,d = old.ravel()
  		mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), color[i].tolist(), 1)
  		rgbframe = cv2.circle(rgbframe_bg, (a, b), 2, color[i].tolist(), -1)
  	img = cv2.add(rgbframe, mask)
  
  	cv2.imshow('frame', img)
  	k = cv2.waitKey(30) & 0xff
  	if k == 27:
  		break
  
  	# 更新上一帧的图像和追踪点
  	old_gray = frame.copy()
  	p0 = good_new.reshape(-1,1,2)
  
  	old_frame = new_frame

  在光流跟踪时调用OpenCV的line和circle画图功能添加运动轨迹，并以蒙版的形式添加到原来的帧图像上，处理后的视频演示：