Python+OpenCV（一）——基础操作

Python+OpenCV（一）——基础操作

学习视频：python+opencv3.3视频教学 基础入门
其他学习记录：
Python+OpenCV（二）——Numpy模块
Python+OpenCV（三）——色彩空间
Python+OpenCV（四）——像素运算
Python+OpenCV（五）——ROI和泛洪填充
Python+OpenCV（六）——均值/中值/自定义/高斯模糊、高斯噪声处理、高斯双边滤波
Python+OpenCV（七）——直方图及其应用
Python+OpenCV（八）——图像二值化
Python+OpenCV（九）——图像金字塔、图像梯度
Python+OpenCV（十）——Canny边缘提取
Python+OpenCV（十一）——直线检测、圆检测
Python+OpenCV（十二）——轮廓发现
Python+OpenCV（十三）——对象测量
Python+OpenCV（十四）——膨胀与腐蚀
Python+OpenCV（十五）——开闭操作
Python+OpenCV（十六）——顶帽、黑帽
Python+OpenCV（十七）——人脸识别
Python+OpenCV（十八）——数字/字母验证码识别

1. 读取图像

# 例1：测试OpenCV是否可用
import cv2 as cv    # 引入OpenCV模块
src = cv.imread("C:/Users/Administrator/Pictures/PS/11.png")     # 读取图像
# 通过GUI创建窗口，窗口大小根据照片大小自动调整
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image",src)    # 显示图像
cv.waitKey(5000)   # 等待操作延时，没有该操作，窗口创建后会马上关闭
cv.destroyAllWindows() # 销毁/关闭所有窗口
print("Hello,OpenCV!")

输出结果：

2.读取视频、图像，存储图像

# 例2：调用系统摄像头，读取视频
import cv2 as cv    # 引入OpenCV模块
import numpy as np  # 引入numpy模块


def video_demo():
    capture = cv.VideoCapture(0)    # 调用系统摄像头
    while True:
        ret, frame = capture.read()
        frame = cv.flip(frame, 1)   # 调整视频的方向
        cv.imshow("video", frame)   # 显示每一帧
        c = cv.waitKey(50)
        if c == 27:     # 27是ESC键的ASCII值；按两次ESC键关闭摄像头
            break


def get_image_info(image):
    print(type(image))  # 查看图像类型
    print(image.shape)  # 查看图像参数（行数，列数，色彩通道数）
    print(image.size)   # 查看图像像素大小（像素=行数×列数×色彩通道数）
    print(image.dtype)  # 查看图像数据类型
    pixel_data = np.array(image)    # 像素数据
    print(pixel_data)


print("------ Hello OpenCV ------")
video_demo()
src = cv.imread("C:/Users/Administrator/Pictures/PS/11.png")     # 读取图像
# 通过GUI创建窗口，窗口大小根据照片大小自动调整
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)    # 显示图像
get_image_info(src)
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 调用灰度函数，使图像变灰
cv.imwrite("C:/Users/Administrator/Pictures/PS/11gray.png", gray)   # 保存图像
cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()  # 销毁/关闭所有窗口

输出结果：