OpenCv初学者学习笔记（一）：图像视频的加载与显示

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一.图像视频的加载与显示

1.1创建和显示窗口

1.2加载显示图片

1.3保存图片

1.4视频采集

1.5视频录制

1.1创建和显示窗口

cv2.namedWindow() 创建命名窗口

cv2.imshow（）显示窗口

cv2.destroyAllWindows() 销毁窗口

cv2.resizeWindow() 自定义窗口尺寸

cv2.waitKey() 等待结束时间

（ps：我是在pycharm下运行的，其他的编译器的代码可能运行会报错）

运行代码如下：

import cv2  #导入cv2库

#cv2.namedWindow('first',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)  # 创建名为‘first’的窗口，自动适应窗口大小(不能改变窗口大小)

cv2.namedWindow('first', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('first', 800, 100)  # (window名字,宽,高)
# img=cv2.imread('face1.jpg')
cv2.imshow('first', 0)  # 显示名为‘first’的窗口，0是指啥都不显示
key = cv2.waitKey(0)  # 等待按键结束,0表示能接受任意按键;如果是其它整数，表示等待按键时间，单位ms; key是int型，16位
# print(ord('o'))  ord()返回的是ASCII码
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁窗口

1.2加载显示图片

cv2.imread(path,flag) ：读取图片，默认读取的是彩色图片；

详细代码讲解如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import numpy as np

#读取图片

img = cv2.imread('./face1.jpg')
# 绝对路径（从根目录开始）和相对路径（在同一目录下的相对路径）都可以；

print(img.max())
# 如果格式为png，值为0~1的小数；jpg、jpeg为255~2500

print(img)
# img打印为numpy的ndarray

plt.imshow(img) 
#在pycharm上显示matplotlib图片与真实不一样

pylab.show()
# 在pycharm上显示matplotlib图片一定要导入pylab库，再加上这句话才可以，不然无法显示

cv2.imshow('face1',img)

key = cv2.waitKey(0)
if key == ord('q'):
    print('准备销毁窗口')
    cv2.destroyAllWindows()
    

注意：

1. 调用 cv2.imread()函数引用相对路径时，图片一定要放在此.py文件同一目录中才可以
2.  要先用cv2.imread（）读取图片，用参数指代图片的像素点数组，才可以再用cv2.imshow（）函数显示图片像素点数组即显示图片，不能直接调用cv2.imshow（）
3.  左边是原图，matplotlib显示如右图：    

                                           

                                       （原图）                                          （matplotlib）

我们可以发现：

1. 在pycharm上显示matplotlib图片与真实不一样，因为opencv读进来的图片数据的通道不是默认的RGB（红绿蓝），而是BGR；
2. 所以opencv读进来的图片一般不要用其他方式显示，比matplotlib，用cv2.imshow()就可以了；
3. 在pycharm上显示matplotlib图片一定要导入pylab库，再调用函数pylab.show()才可以，不然无法显示             

另外，可以把展示图片的代码封装成函数，方便经常调用。完整代码如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import numpy as np

#自定义函数显示读取之后的图像

#防止主函数未导入库，可重新导入一下
import cv2
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name, img)
    key = cv2.waitKey()
    if key ==ord('q'):
        cv2.destroyAllWindows()


#先读取再显示
#读取图片
img = cv2.imread('./face1.jpg')  

#调用函数
cv_show('face1', img)

1.3保存图片

cv2.imwrite（path，img）保存图片

import cv2
img = cv2.imread('./face1.jpg')

cv2.imwrite('./fafa.jpg', img)   
#用“./”表示将图片保存在同一目录下；
#如果不在同一目录下保存，则需要复制绝对路径

代码结果如下：

 （将与此.py文件存放在同一目录下的图片'face1.jpg'保存为此目录下的'fafa.jpg'图片）

1.4视频采集

• cv2.VideoCapture()  可以捕获摄像头，用数字来表示不同的设备，如0，1；
• isOpened()  可以返回True，False，表示视频是否成功打开；
• read()  返回两个参数，第一个参数为bool类型，表示此帧是否读取成功，第二个是此帧图片的像素矩阵数据
• 如果是视频文件，可以直接指定路径；

  import cv2
  
  # 读取视频文件
  vc = cv2.VideoCapture('./vc1.mp4')
  # 读取摄像头
  # vc = cv2.VideoCapture(0)
  
  # 检查是否正确打开
  # if vc.isOpened():
  
  # 循环读取视频的每一帧
  while True:
      ret, frame = vc.read()
      # ret为布尔类型，表示是否成功读取一帧数据；frame为读取图片的一帧
      # 可以读到内容则ret返回True
      if not ret:
          print('打开失败')
          break
      # 进行下一帧读取
      ret, frame = vc.read()
      # 显示读取到的图片数据
      cv2.namedWindow('xin', cv2.WINDOW_NORMAL)
      cv2.resizeWindow('xin', 500, 700)
      cv2.imshow('xin', frame)
  
      key = cv2.waitKey(1000 // 30)
      # 1000指视频时间（ms），30是视频总帧数
      # 数值指读取下一帧的间隔时间，时间越长，播放速度越慢
      # 间隔一定要是整数，'//'是上下取整
      if key == ord('q'):
          break
  
  # 释放资源
  vc.release()
  cv2.destroyAllWindows()

  1.5视频录制

• VideoWriter 参数一为输出文件，参数二为多媒体文件格式VideoWriter_fourcc,参数三为帧率，参数四为分辨率；
• write 编码并写入缓存；
• release 缓存内容写入磁盘，并释放资源

  import cv2
  # 打开摄像头
  cap = cv2.VideoCapture(0)
  # 第一个参数是输出视频文件的名称，第二个是文件类型，第三个是帧率，第四个是视频尺寸
  vw = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30, (640, 480))
  
  while cap.isOpened():
      # 读取每一帧
      ret, frame = cap.read()
      if not ret:
          print('cannot receive frame,exiting')
          break
      # 保存每一帧
      vw.write(frame)
      # 显示每一帧
      cv2.imshow('frame', frame)
  
      if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
          break
  cap.release()
  vw.release()
  cv2.destroyAllWindows()