京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在Unity中使用OpenCV可以帮助游戏开发人员实现复杂的计算机视觉任务。本文将介绍如何在Unity中使用OpenCV,包括设置OpenCV环境、安装OpenCV插件以及编写一个简单的Unity项目来演示如何使用OpenCV。
首先,在使用OpenCV之前需要设置OpenCV环境。这通常涉及到在操作系统上安装OpenCV,并将其添加到系统路径中。如果您还没有安装OpenCV,可以从其官方网站下载和安装。
在Unity中使用OpenCV需要安装OpenCV插件。有很多不同的OpenCV插件可供选择,但本文将介绍使用“OpenCV for Unity”插件。
步骤如下:
现在,我们已经完成了OpenCV的安装和设置,可以开始编写Unity项目,演示如何使用OpenCV了。以下是一个使用OpenCV识别摄像头中的图像中蓝色矩形的示例:
代码示例:
using UnityEngine; using OpenCVForUnity.CoreModule; using OpenCVForUnity.UnityUtils; using OpenCVForUnity.ImgprocModule; public class MouseBehaviorExample : MonoBehaviour { public WebCamTextureToMatHelper webCamTextureToMatHelper; void OnEnable () {
webCamTextureToMatHelper.Initialize ();
} void OnDisable () {
webCamTextureToMatHelper.Dispose ();
} // Update is called once per frame void Update () { if (webCamTextureToMatHelper.isPlaying () && webCamTextureToMatHelper.didUpdateThisFrame ()) {
Mat rgbaMat = webCamTextureToMatHelper.GetMat (); // Convert the image from RGBA to HSV color space. Mat hsvMat = new Mat();
Imgproc.cvtColor(rgbaMat, hsvMat, Imgproc.COLOR_RGBA2RGB);
Imgproc.cvtColor(hsvMat, hsvMat, Imgproc.COLOR_RGB2HSV); // Define the range of blue color in HSV. Scalar lowerBlue = new Scalar(90, 150, 50); // Lower end of blue hue range. Scalar upperBlue = new Scalar(130, 255, 255); // Upper end of blue hue range. // Threshold the image to get only blue colors. Mat maskMat = new Mat();
Core.inRange(hsvMat, lowerBlue, upperBlue, maskMat); // Find contours in the image. Listcontours = new List();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(maskMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX
代码示例:
using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using OpenCVForUnity.CoreModule; using OpenCVForUnity.UnityUtils; using OpenCVForUnity.ImgprocModule; public class RectangleDetectionExample : MonoBehaviour { public WebCamTextureToMatHelper webCamTextureToMatHelper; public RawImage outputRawImage; private Texture2D outputTexture; void Start() {
outputTexture = new Texture2D(webCamTextureToMatHelper.requestedWidth, webCamTextureToMatHelper.requestedHeight, TextureFormat.RGBA32, false);
outputRawImage.texture = outputTexture;
} void Update () { if (webCamTextureToMatHelper.isPlaying () && webCamTextureToMatHelper.didUpdateThisFrame ()) {
Mat rgbaMat = webCamTextureToMatHelper.GetMat ();
Mat grayMat = new Mat();
Imgproc.cvtColor(rgbaMat, grayMat, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY); // Detect edges in the image. Mat edgesMat = new Mat();
Imgproc.Canny(grayMat, edgesMat, 100, 200); // Find contours in the image. Listcontours = new List();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(edgesMat, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE); // Find the largest rectangle contour double maxArea = 0; int maxContourIdx = -1; for (int i = 0; i < contours class="hljs-built_in">double area = Imgproc.contourArea(contours[i]); if (area > maxArea) {
maxArea = area;
maxContourIdx = i;
}
} // Draw a green rectangle around the detected contour. if (maxContourIdx >= 0) {
MatOfPoint2f approxCurve = new MatOfPoint2f();
MatOfPoint2f contour2f = new MatOfPoint2f(contours[maxContourIdx].toArray()); double approxDistance = Imgproc.arcLength(contour2f, true) * 0.02;
Imgproc.approxPolyDP(contour2f, approxCurve, approxDistance, true);
MatOfPoint approxContour = new MatOfPoint(approxCurve.toArray());
Point[] points = approxContour.toArray();
Point p1 = points[0];
Point p2 = points[1];
Point p3 = points[2];
Point p4 = points[3];
Imgproc.line(rgbaMat, p1, p2, new Scalar(0, 255, 0), 4);
Imgproc.line(rgbaMat, p2, p3, new Scalar(0, 255, 0), 4);
Imgproc.line(rgbaMat, p3, p4, new Scalar(0, 255, 0), 4);
Imgproc.line(rgbaMat, p4, p1, new Scalar(0, 255, 0), 4);
}
Utils.matToTexture2D(rgbaMat, outputTexture);
}
}
}
现在可以在Unity编辑器中运行该项目,点击“Detect Rectangle”按钮来尝试检测摄像头中的蓝色矩形。您还可以根据需要调整代码来实现其他计算机视觉任务。
总结
本文介绍了如何在Unity中使用OpenCV,包括设置OpenCV环境、安装OpenCV插件和编写一个简单的Unity项目来演示如何使用OpenCV。通过使用OpenCV,游戏开发人员可以实现更复杂的视觉效果,在游戏中创造出更加逼真的场景。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23