OpenCv3--Python3.6 (first)图像、视频简单操作
First.视频简单操作
def get_video_infor():
capture = cv2.VideoCapture(0) #开启摄像头 只有一个摄像头0
flag = capture.isOpened() #判断是否打开
while flag:
ret,frame = capture.read() #frame 帧 ret:表示true 或者false 表示有没有读到图片,输出空图像
frame = cv2.flip(frame,1) #1:左右对调 -1:上下对调
cv2.imshow("video:",frame)
c = cv2.waitKey(50)
if c == 27: #esc的十进制 按esc暂停再可关闭
break
capture.release() #关闭摄像头
Secondly.图像的简单操作
def get_image_infor(image):
height = image.shape[0] #图像的宽/高
width = image.shape[1] #图像的长
channels = image.shape[2] #图像的通道数
print("height: %s , width: %s , channels: %s "% (height,width,channels))
for row in range(height):
for col in range(width):
for c in range(channels):
pixel_now = image[row,col,c] #记录当前像素值
image[row, col, c] = 255 - pixel_now #对当前像素值进行操作
cv2.imshow("pic",image) #显示新的图像
print(type(image)) #输出图像矩阵的类型
print(image.shape) #输出图像的大小/像素（包括通道数）
print(image.size) #输出图像的大小/像素点的个数
print(image.dtype) #输出图像的位数
image_data = np.array(image)
print(image_data) #输出图像矩阵内容
Thirdly.自建图像
def imgae_operation():
#自建图像矩阵 400*400 3通道
#image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) #3通道图片
#image[:,:,0] = np.ones([400,400])*255 #BGR
image = np.ones([400,400,1],np.uint8)*127 #单通道图片
'''
之所以np.ones函数参数类型是uint8，
是因为uint8数的范围为0~255,
那么为0时恰好为黑色，
为255时恰好为白色。
若函数参数类型为int8，
则int8类型数的范围为-128~127，
那么-128则为黑色，127为白色
'''
cv2.imshow("p",image)
Last最后总的代码：
import cv2
import numpy as np
#opencv和视频
def get_video_infor():
capture = cv2.VideoCapture(0)#开启摄像头 只有一个摄像头0
flag = capture.isOpened()#判断是否打开
while flag:
ret,frame = capture.read()#frame 帧 ret:表示true 或者false 表示有没有读到图片,输出空图像
frame = cv2.flip(frame,1)#1:左右对调 -1:上下对调
cv2.imshow("video:",frame)
c = cv2.waitKey(50)
if c == 27:#esc的十进制 按esc暂停再可关闭
break
capture.release()#关闭摄像头
#opencv和图像
def get_image_infor(image):
height = image.shape[0]#图像的宽/高
width = image.shape[1]#图像的长
channels = image.shape[2]#图像的通道数
print("height: %s , width: %s , channels: %s "% (height,width,channels))
for row in range(height):
for col in range(width):
for c in range(channels):
pixel_now = image[row,col,c]#记录当前像素值
image[row, col, c] = 255 - pixel_now
cv2.imshow("pic",image)#显示新的图像
print(type(image))#输出图像矩阵的类型
print(image.shape)#输出图像的大小/像素（包括通道数）
print(image.size)#输出图像的大小/像素点的个数
print(image.dtype)#输出图像的位数
image_data = np.array(image)
print(image_data)#输出图像矩阵内容
#opencv和numpy对图像的操作
def imgae_operation():
#自建图像矩阵 400*400 3通道
#image = np.zeros([400,400,3],np.uint8) #3通道图片
#image[:,:,0] = np.ones([400,400])*255 #BGR
image = np.ones([400,400,1],np.uint8)*127 #单通道图片
'''
之所以np.ones函数参数类型是uint8，
是因为uint8数的范围为0~255,
那么为0时恰好为黑色，
为255时恰好为白色。
若函数参数类型为int8，
则int8类型数的范围为-128~127，
那么-128则为黑色，127为白色
'''
cv2.imshow("p",image)
img = cv2.imread("./1.jpg",1)
cv2.namedWindow("picture:",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow("picture:",img)
#注意哦 若是namedWindow和imshow里面的对窗口的标题不一样会出现两个窗口，一个图片一个灰色
#求对图像每一像素进行操作所用的时间
t1 = cv2.getTickCount() #获取cpu到现在转动的圈数
get_image_infor(img)
t2 = cv2.getTickCount() #执行完操作后cpu转动的圈数
t = (t2 - t1)/cv2.getTickFrequency()*1000 #求几毫秒钟 cv2.getTickFrequency()cpu一秒钟转的圈数
print("time: %s"%(t))
imgae_operation()
get_video_infor()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上有问题的地方或者有哪些不对的地方欢迎大家给我指出来
注释的内容是我自己理解的 可能也有不对的地方 大家多多见谅
希望大家能够指点一二 才能使我进步