opencv学习第一天

图像

import cv2 as cv
import sys

img = cv.imread("./1.jpg")
img = cv.imread(cv.samples.findFile("1.jpg"))#官方是这个方法获取图片！然后再读取

print(img)
if img is None:
    sys.exit("Could not read the image.")#程序直接退出并输出该语句，里面可以没有如何语句，那么就直接结束程序
else:
    print("image is ok!")
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #函数cvCvtColor实现色彩空间转换 这里是bgr转换为gray
cv.imshow("Display window", gray)#第一个参数是窗口的标题，第二个参数是将要显示的cv：：Mat对象。

'''因为我们希望窗口显示直到用户按下一个键(否则程序结束得太快)，所以我们使用cv：：waitKey函数，
该函数的唯一参数是它应该等待用户输入(以毫秒为单位测量)多长时间。零意味着永远等待。返回值是被按下的键
cv2.waitKey(delay)参数：
1、delay≤0：一直等待按键；
2、delay取正整数：等待按键的时间，比如cv2.waitKey(25)，就是等待25（milliseconds）；（视频中一帧数据显示（停留）的时间）
cv2.waitKey(delay)返回值：
1、等待期间有按键：返回按键的ASCII码（比如：Esc的ASCII码为27）；
2、等待期间没有按键：返回 -1'''
k = cv.waitKey(0)
if k == ord("s"):
    '''最后，如果按下的键是' s '键，则将图像写入\写入文件。为此调用imwrite函数，该函数以文件路径和Mat对象为参数。'''
    cv.imwrite("1.png", img)

摄像头抓取视频

import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    # if frame is read correctly ret is True
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
        '''Cap.read ( )返回一个bool (真假)。如果帧被正确读取，它将为True。因此，您可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。
有时，cap可能没有初始化捕获。在这种情况下，这个代码显示出一个错误。您可以检查它是否由方法cap . isOpened ( )初始化。
如果是真的，OK。否则使用cap.open ( )打开它。
您还可以使用cap . get ( propId )方法访问这个视频的一些特征，
其中propId是一个从0到18的数字。每个数字表示视频(如果它适用于该视频)的一个属性。
完整的细节可以在这里看到：: cv::VideoCapture::get().。其中一些值可以使用cap . set(propId,value)进行修改。value就是你想要的新value。
例如，我可以通过cap.get ( cv.Cap_Prop_Frame_Width)和Cap.Get(CV.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT )。\
默认情况下它给我640x480。但是我想将其修改为320x240。只需使用ret = cap . set( cv.CAP _ PROP _ FRAME _ WIDTH , 320) and ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)'''
    # Our operations on the frame come here
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)#函数cvCvtColor实现色彩空间转换 这里是bgr转换为gray
    # Display the resulting frame
    cv.imshow('frame', gray)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):#ord函数ord函数是Python的内置函数的一种。它可以对应一个长度为1的字符返回相对应的Unicode值或者8进制的ASCII值。严密意思上说，它是与chr函数完全相反计算的函数。平时运用中，也可以将unichr函数认为是ord函数的相反函数。
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

 

 直接文档里的视频

'''这里我向 VideoCapture 对象传入了参数 0，表示设备索引，设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。
cap.isOpened() 用来判断是否捕获到视频。
cap.read() 返回布尔值(True/ False)。如果正确读取了帧，它将为True。因此，你可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。
cv.imshow 方法用来显示视频的帧。我们播放视频的原理就是逐帧播放。
在最后，不要忘记通过 cap.release() 释放俘虏。'''
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('003.mp4')
'''从文件中播放视频与从相机中捕获视频一样，只需将相机索引改为视频文件名即可。'''
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    '''ret, frame = cap.read()返回值含义：
    参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片
    第二个参数frame表示截取到一帧的图片'''
    # if frame is read correctly ret is True
    if not ret:#如果没有读取到
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow('frame', frame)
    # 在显示框架时，为cv.waitKey ( )使用适当的时间。如果它太少，视频将非常快，
    # 如果它太高，视频将慢(那么,这就是你如何在慢动作中显示视频)。在正常情况下，25毫秒就可以了
    if cv.waitKey(25) == ord('q'):#这个ord的意思是，视频在播放的时候，如果输出q，则结束
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

保存视频

'''从相机读取视频，我们可以将视频保存到本地。我们捕捉一个视频，一帧一帧地处理，如果我们想要保存这个视频，非常简单，只需使用 cv.VideoWriter()。

cv.VideoWriter() 有5个参数：

参数1：输出文件名，例如: output.mp4。
参数2：FourCC 代码，FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。
参数3：帧率的数量。
参数4：帧大小。
参数5：颜色标志。如果为 True，正常颜色输出，否则就是灰色图像输出。
关于 FourCC 与视频格式的对照关系，我列举了一些常见的格式：

cv2.VideoWriter_fourcc(‘P’,‘I’,‘M’,‘1’) = MPEG-1 codec cv2.VideoWriter_fourcc(‘M’,‘J’,‘P’,‘G’) = motion-jpeg codec --> mp4v cv2.VideoWriter_fourcc(‘M’, ‘P’, ‘4’, ‘2’) = MPEG-4.2 codec cv2.VideoWriter_fourcc(‘D’, ‘I’, ‘V’, ‘3’) = MPEG-4.3 codec cv2.VideoWriter_fourcc(‘D’, ‘I’, ‘V’, ‘X’) = MPEG-4 codec --> avi cv2.VideoWriter_fourcc(‘U’, ‘2’, ‘6’, ‘3’) = H263 codec cv2.VideoWriter_fourcc(‘I’, ‘2’, ‘6’, ‘3’) = H263I codec cv2.VideoWriter_fourcc(‘F’, ‘L’, ‘V’, ‘1’) = FLV1 codec'''
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
'''我们创建一个VideoWriter对象。我们应该指定输出文件名(例如：output.avi )。然后我们应该指定FourCC代码(下一段详述)。然后应该传递每秒帧数( fps )和帧大小。最后一个是isColor标志。如果为True，则编码器期望为彩色帧，否则为灰度帧。

 FourCC是一个4字节的代码，用于指定视频编解码器。可用代码的列表可以在Fourcc . org中找到。它是平台依赖的。下面的编解码器对我来说很好。

window版本：Divx (更多有待测试和补充)
通过4CC编码' cv . VideoWriter _ Fourcc( ' M '、' J '、' P '、' G ')或cv.VideoWriter_fourcc( * ' Mjpg ' ) '。

下面的代码从相机中捕获，在垂直方向上翻转每一帧，并保存视频。'''
# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
#cv2.VideoWriter_fourcc('X', 'V', 'I', 'D')该参数是MPEG-4编码类型，文件名后缀为.avi，可指定结果视频的大小
# 这里的*'XVID'是解包比上面写法简便一点
out = cv.VideoWriter('004output.avi', fourcc, 20.0, (640,  480),False)#该函数中分为5个参数，分别表示：储存路径及文件名称、保存视频的格式、每一帧播放速率、视频窗口画幅和颜色参数，如果颜色参数是true则正常输出，false则灰度输出
'''以上2句可改为：size = (intd'd(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
        int(cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
out = cv.VideoWriter('output.avi', cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID'), 20.0, size, 1)'''
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    frame = cv.flip(frame, 1)# 0 --- 垂直方向翻转；  1----- 水平方向翻转；  -1：水平、垂直方向同时翻转
    # write the flipped frame
    out.write(frame)
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

画图工具

import numpy as np
import cv2 as cv
# Create a black image
''' numpy有np.uint8()函数，但是这个函数仅仅是对原数据和0xff相与(和最低2字节数据相与)，这就容易导致如果原数据是大于255的，那么在直接使用np.uint8()后，比第八位更大的数据都被截断了，比如:

>>>a=[2000,100,2]
>>>np.uint8(a)
array([208, 100, 2], dtype=uint8)
2:用cv2.normalize函数配合cv2.NORM_MINMAX，可以设置目标数组的最大值和最小值，然后让原数组等比例的放大或缩小到目标数组，如下面的例子中是将img的所有数字等比例的放大或缩小到0–255范围的数组中，
cv2.normalize(img, out, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
然后改变数据类型
np.array([out],dtype=‘uint8’)
总结：
要想将当前的数组作为图像类型来进行各种操作，就要转换到uint8类型，转换的方式推荐使用第二种，因为第一种在值大于255以后就容易丢失。
'''
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)#dtype='uint8'是专门用于存储各种图像的（包括RGB，灰度图像等），范围是从0–255
# Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px
# 要画一条直线，需要通过直线的起点和终点坐标。我们将创建一个黑色图像，并在其上从左上角到右下角画一条蓝色线。
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)#零意味着永远等待。返回值是被按下的键
'''cv.xxx()函数
void cvLine (
CvArr* 		 img, 为一个图像类型的指针,指向单通道或多通道的图像
CvPoint 	 pt1,线段的起始点
CvPoint 	 pt2,线段的终止点
CvScalar 	 color,线条颜色 (RGB) 或亮度（灰度图像 ）(grayscale image）
int 	     thickness,组成矩形的线条的粗细程度。取负值时（如 CV_FILLED）函数绘制填充了色彩的矩形
int 		 line_type,线条的类型（见cvLine的描述）
int 		 shift 坐标点的小数点位数
)
'''
# 要绘制矩形，您需要矩形的左上角和右下角。这一次我们将在图像的右上角绘制一个绿色矩形。
cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)

# 要画一个圆，你需要它的圆心坐标和半径。我们将在上面画的矩形内画一个圆。
cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)

'''要绘制椭圆，我们需要传递几个参数。一种说法是中心位置( x , y)。下一个参数是轴长(长轴长度,短轴长度)。角度是椭圆在逆时针方向的旋转角度。startAngle和endAngle表示从长轴顺时针方向测量的椭圆弧的起点和终点，即给定值0和360给出完整的椭圆。
有关更多详细信息，请查看cv.ellipse ( )的文档。下面的例子在图像的中心画了一个半椭圆。'''
cv.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)


# polylines 多线段，多边形要绘制多边形，首先需要顶点的坐标。将这些点组成一个形状为ROWSx1x2的数组，其中ROWS是顶点数，它的类型应该是int32。在这里我们用黄色画了一个4个顶点的小多边形。
'''说明
如果第三个参数为False，则会得到一个折线连接所有的点，而不是一个闭合的形状。cv.polylines( )可以用来绘制多条直线。只需创建想要绘制的所有线条的列表，并传递给函数即可。所有线条将单独绘制。与为每一行调用cv . line ( )相比，绘制一组行是一种更好、更快的方法。
在图像中添加文字：
-要将文本放入图像中，需要指定以下事项。
-想要写入的文本数据
-位置坐标的地方，你想把它(即数据开始的左下角)。
-字体类型(对支持的字体检查cv . putText ( ) docs )
-字体尺(指定字体的大小)规则的东西，如颜色、粗细、线型等。为了更好看，线型= cv。建议使用line _ Aa。
我们将用白色的颜色在我们的图像上写OpenCV。'''
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
cv.polylines(img,[pts],True,(0,255,255))
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)

font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)
cv.imshow('img',img)
cv.waitKey(0)

 

 鼠标事件

import cv2 as cv
events = [i for i in dir(cv) if 'EVENT' in i]
print( events )#查看有哪些事件
''' CV_EVENT_MOUSEMOVE      =0,   //鼠标移动
    CV_EVENT_LBUTTONDOWN    =1,   //按下左键
    CV_EVENT_RBUTTONDOWN    =2,   //按下右键
    CV_EVENT_MBUTTONDOWN    =3,   //按下中键
    CV_EVENT_LBUTTONUP      =4,   //放开左键
    CV_EVENT_RBUTTONUP      =5,   //放开右键
    CV_EVENT_MBUTTONUP      =6,   //放开中键
    CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK  =7,   //左键双击
    CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK  =8,   //右键双击
    CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK  =9,   //中键双击
    CV_EVENT_MOUSEWHEEL     =10,  //滚轮滚动
    CV_EVENT_MOUSEHWHEEL    =11   //横向滚轮滚动（还好我鼠标是G502可以这么干）

        其中DBLCLK：double click '''

import numpy as np

def draw_circle(event,x,y,flags,param):
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDBLCLK:#双击左键
        cv.circle(img,(x,y),100,(255,0,0),-1)

# Create a black image, a window and bind the function to window
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv.namedWindow('image')
cv.setMouseCallback('image',draw_circle)
while(1):
    cv.imshow('image',img)
    '''-1 & 0xFF的计算过程：
    -1 的原码：  1000 0001
    -1 的反码：  1111 1110
    -1 的补码：  1111 1111
    0xFF原(补)码:1111 1111
    按为取&后：  1111 1111 = 255（十进制）'''
    if cv.waitKey(2) & 0xFF == 27:#ESC的ascii码是27
        break
cv.destroyAllWindows()

# 更多例子
drawing = False # true if mouse is pressed
mode = True # if True, draw rectangle. Press 'm' to toggle to curve
ix,iy = -1,-1
# mouse callback function
def draw_circle(event,x,y,flags,param):
    global ix,iy,drawing,mode
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:#单击鼠标左键
        drawing = True
        ix,iy = x,y
    elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE:#移动鼠标
        if drawing == True:
            if mode == True:
                cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)
            else:
                cv.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)
    elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
        if mode == True:
            cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)
        else:
            cv.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)

img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv.namedWindow('image')
cv.setMouseCallback('image',draw_circle)
while(1):
    cv.imshow('image',img)
    k = cv.waitKey(1) & 0xFF
    if k == ord('m'):
        mode = not mode
    elif k == 27:#ESC的ascii码是27
        break
cv.destroyAllWindows()

 

调色板

'''在这里，我们将创建一个简单的应用程序，显示您指定的颜色。
你有一个显示颜色的窗口和三个跟踪栏来指定B、G、R三种颜色。
您滑动跟踪栏并相应地更改窗口颜色。默认情况下，初始颜色将设置为黑色。

轨迹栏的另一个重要应用是将其用作按钮或开关。默认情况下，OpenCV没有按钮功能。因此，您可以使用轨迹栏来获得这样的功能。
在我们的应用程序中，我们创建了一个开关，只有当开关为ON时，应用程序才能工作，否则屏幕始终为黑色。'''
import numpy as np
import cv2 as cv
def nothing(x):
    pass
# Create a black image, a window
img = np.zeros((300,512,3), np.uint8)
cv.namedWindow('image')
'''对于cv.createTrackbar ( )函数，第一个参数是trackbar名称
，第二个参数是它所连接的窗口名称，第三个参数是默认值，第四个参数是最大值，
第五个参数是回调函数，每次trackbar值更改时执行该函数。回调函数始终有一个默认参数，
即轨线位置。在我们的情况下，函数什么都不做，所以我们简单地通过。'''
cv.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
# create switch for ON/OFF functionality
switch = '0 : OFF \n1 : ON'
cv.createTrackbar(switch, 'image',0,1,nothing)
while(1):
    cv.imshow('image',img)
    k = cv.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27:#ESC的ascii码是27
        break
    # get current positions of four trackbars
    r = cv.getTrackbarPos('R','image')
    g = cv.getTrackbarPos('G','image')
    b = cv.getTrackbarPos('B','image')
    s = cv.getTrackbarPos(switch,'image')
    # 此函数的作用：配合createTrackbar使用，获取当前滑块的位置。
    # 函数原型： getTrackbarPos( trackbarname, winname)
    # trackbarname：轨迹条的名字。
    # winname：轨迹条所在窗口的名字。
    if s == 0:
        img[:] = 0#a[:]就是全部数据的意思，2个维度都不做限制，
    else:
        img[:] = [b,g,r]
cv.destroyAllWindows()