【人脸识别检测戴口罩实战】初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换【第一课】

初识OpenCV简单操作，图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换，读取视频。解决报错iCCP: cHRM chunk does not match sRGB

1.OpenCV下载安装

pip install opencv-python

2.简单函数介绍

一、读取图像函数:cv2.imread()

cv2.imread(filename,[flags])参数:
filename:表示读取图像的文件名;flags:是可选参数,表示读取图像的方式。

cv2.imread()有两个参数，第一个参数filename是图片路径，第二个参数flag表示图片读取模式，共有三种：
cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，可以直接写1。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图片，可以直接写0。
cv2.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha(包括透明度通道)，可以直接写-1

二、图像显示函数:cv2.imshow（）

cv2.imshow(winname,img)参数:
winname:表示显示窗口的名字;img:表示显示的图像。

三、保存图像函数：cv2.imwrite（）

第一个参数为文件名称，第二个参数为要显示的图片

四、通道拆分函数：cv2.split（）

cv2.split函数分离得到各个通道的灰度值(单通道图像)。

五、通道合并函数：cv2.merge（）

cv2.merge函数是合并单通道成多通道（不能合并多个多通道图像）

六、等待键盘操作函数: cv2.waitKey（）

cv2.waitKey(time)参数:
time表示等待的时间,单位是毫秒;
0表示一直等待。

如果少了就无法看到显示的图片，作用是一直等待，直到有按键按下，才会销毁创建的界面

七、销毁所有窗口函数: cv2.destroyAllWindows（）

用来删除窗口的，（）里不指定任何参数，则删除所有窗口，删除特定的窗口，往（）输入特定的窗口值

八、BGR转换为RGB函数：cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

将图片由BGR转换为RGB

3.图片的读取和显示

import cv2 #引入库
 
img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg')  # bgr  D:\opencvdata\lena.jpg为需要读取图片的路径

cv2.imshow('img1',img)#第一个参数为窗口名称，第二个参数为要显示的图片
cv2.waitKey(0)#少了就无法看到显示的图片，作用是一直等待，直到有按键按下，才会销毁创建的界面
cv2.destroyAllWindows()

可以看到图片成功的显示出来了！

4.读取图像的方式

import cv2

img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg',0)  # bgr
img2 = cv2.imread(r'D:\opencvdata\noise.png',1)

cv2.imshow('img1',img)
cv2.imshow('img2',img2)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

从这里可以看到imread()函数第二个参数为0时显示灰色，为1时显示彩色。
另外

img2 = cv2.imread(r’D:\opencvdata\noise.png’,1)

可以看到图片路径有个r这是因为出现了\n转义字符，加上r就是原始路径！

5.显示图像的方式

我们再用matplotlib.pyplot 显示一下

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg')  # bgr
plt.imshow(img)  #rgb
plt.show()

可以看到这里图片为蓝色，变成阿凡达了！
这是因为cv2.imread(‘D:\opencvdata\lena.jpg’) 读取的三个信道为bgr
而plt.imshow(img) 显示的三个信道为rgb
所以要正确显示要将BGR转换为RGB！

6.BGR与RGB之间的转换

通道初识

我们来简单认识一下通道
以这张图片为例：

import cv2


img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg',1)

print(img.shape)

输出结果为：（350，500，3）
从中可以看出这是一个高350宽500（350x500），信道为3的图片

print(img.size)

输出结果为：525000，即像素为（350x500x3）525000

print(img.dtype)

输出结果为：uint8

那么我们可以将通道拆分，输出单通道

import cv2


img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg',1)


cv2.imshow('img',img)

b,r,g = cv2.split(img)

cv2.imshow('b',b)
cv2.imshow('r',r)
cv2.imshow('g',g)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

可以看到三个单通道图片的亮度不同

方法1

img = img[:,:,::-1]
cv2.imread(‘D:\opencvdata\lena.jpg’)读取为三维数组最后一个维度为三个信道的数组，所以将这个数组倒序即可

这样BGR就转换为RGB！

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg')  # bgr
img = img[:,:,::-1]
plt.imshow(img)  #rgb
plt.show()

可以看到显示正常。

方法2

b,g,r = cv2.split(img)
通道拆分
img = cv2.merge([r,g,b])
通道合并

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg')  # bgr
b,g,r = cv2.split(img)
img = cv2.merge([r,g,b])
plt.imshow(img)  #rgb
plt.show()

方法3

img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg')  # bgr
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)  #rgb
plt.show()

7.保存图像

保存图像的一个单通道图像

import cv2

img = cv2.imread('D:\opencvdata\lena.jpg',1)
cv2.imshow('img',img)

b,g,r = cv2.split(img)

cv2.imwrite('r.jpg',r)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

8.读取视频

(1)捕获摄像头;

函数: capture = cv2.VideoCapture(path)
参数:可以是电脑自带摄你头0,1,2;
视频地址;网络摄像头。

(2)读取视频每一帧图像数据;

函数: ret, frame = capture.read()
说明: ret:读取成功则返,True,读取失败返回Falseframe:每一帧图像

(3)释放资源,销毁窗口。

cap.release() # 释放资源
cv2.destroyAllWindows()

9.读取自带的摄像头

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

if cap.isOpened():
    print("捕获成功")
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        if ret:
            cv2.imshow('video',frame)
            if cv2.waitKey(5) ==27:
                break
        else:
            break
else:
    print("捕获失败")

cap.release() # 释放资源
cv2.destroyAllWindows()

10.读取视频

#读取视频
import cv2
path = r'D:\opencvdata\car.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(path)

if cap.isOpened():
    print("捕获成功")
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        if ret:
            cv2.imshow('video',frame)
            if cv2.waitKey(5) ==27:
                break
        else:
            break
else:
    print("捕获失败")

cap.release() # 释放资源
cv2.destroyAllWindows()

11.读取网络摄像头

import cv2

rtsp = r'rtsp://admin:[email protected]'
cap = cv2.VideoCapture(rtsp)

if cap.isOpened():
    print("捕获成功")
    while True:
        ret,frame = cap.read()
        if ret:
            cv2.imshow('video',frame)
            if cv2.waitKey(5) ==27:
                break
        else:
            break
else:
    print("捕获失败")

cap.release() # 释放资源
cv2.destroyAllWindows()

总结：

学习心得和体会

第一节课初识OpenCV简单操作，了解了图片的读取和显示以及BGR与RGB之间的转换，以及读取视频和摄像头

遇到的问题和解决方案

问题1

报错：libpng warning: iCCP: cHRM chunk does not match sRGB
解决方案：因为我使用的是QQ输入法，在运行代码时切换为电脑自带的输入法即可。

问题2

Cannot find reference 'imread' in '__init__.py' more

虽然不影响结果，但是缺少代码提示十分不方便，也尝试了许多方法，例如降低版本

pip install -i https://pypi.douban.com/simple opencv-python==4.5.4.62

安装增强版

pip install opencv-contrib-python

安装虚拟环境等都未解决
最终
先卸载
pip uninstall opencv-python
再次安装
pip install opencv-python
就好了
可能每个人的情况都不同，多试几种就好了