無人機飛行過程中，飛的越高，視野範圍也越遠，而所需要的區域只是一部分，額外的區域都會成為干擾，那麼就需要提取目標區域。
這是我們的高空俯檢視，從圖中看出，我們的目標區域明顯的特點是：很大面積的白色的底。那方法就顯而易見了，先刪選出白色區域，再提取輪廓點，最後根據輪廓點在原圖提取出目標區域。
frame = imutils.resize(frame, width=320) #調整大小
edges = cv2.canny(frame,100,300) #邊緣檢測，只是為了顯示
#提取白色區域
hsv = cv2.cvtcolor(frame, cv2.color_bgr2hsv)
mask = cv2.inrange(hsv, np.array((0., 0., 160)), np.array((180., 15.,255.)))
mask = cv2.medianblur(mask,3) #去椒鹽噪
#提取白色區域輪廓點
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]
aimcnt = none
if len(cnts) > 0:
#根據面積大小，從大到小排序
cnts = sorted(cnts, key=cv2.contourarea, reverse=true)
#找到目標輪廓四個角點
for i in cnts:
arc = cv2.arclength(i, true) #計算周長，下面函式一般要以周長為引數
break
#rect = cv2.minarearect(cnts[0])
#box = np.int0(cv2.boxpoints(rect)) #這裡也能得到四個輪廓點，只是在這幅圖中效果沒有上面方法理想
#繪製四個目標輪廓點
newframe=frame.copy()
for i in aimcnt:
cv2.circle(newframe, (i[0][0],i[0][1]),4, (0, 0, 255), -1)
#提取目標區域
aimframe = four_point_transform(frame, aimcnt.reshape(4, 2))
aimmask = four_point_transform(mask, aimcnt.reshape(4, 2))
aimedges = four_point_transform(edges, aimcnt.reshape(4, 2))
aimgray = cv2.cvtcolor(aimframe,cv2.color_bgr2gray) #轉化為灰度圖，進行霍夫圓檢測
#檢測圓
circles = cv2.houghcircles(aimgray,cv2.hough_gradient,1,100,param1=100,param2=20,minradius=1,maxradius=20)
#繪出圓
if circles is not none:
for i in circles[0,:]:
cv2.circle(aimframe,(i[0],i[1]),i[2],(255,0,0),2)
circles_x = int(i[0])
circles_y = int(i[1])
cv2.line(aimframe, (circles[0][0][0], circles[0][0][1]), (circles[0][1][0], circles[0][1][1]), (255, 0, 0), 2)
else:
circles_x = 160 #開啟攝像頭時的影象中點
circles_y = 120
cv2.imshow('newframe',newframe)
cv2.imshow('mask',mask)
cv2.imshow('edges',edges)
cv2.imshow('aimframe',aimframe)
cv2.imshow('aimmask',aimmask)
cv2.imshow('aimedges',aimedges)
cv2.waitkey(0)
結果圖：
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