简单的opencv入门笔记（python）
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简单的opencv入门笔记（python）
前言
自从我的STM32板子被烧了以来，就开始学python。学完一点语法，就开始找点项目做，练练手，今天也算刚好把opencv给简单入门了。在学长的鼓励下来写下学习笔记。（从导入库开始，第一次写文章，请见谅！）
一、使用步骤
1.引入库
下载库的方法：点击pycharm的左上角文件（file），继续点击设置（settings），选择项目选项里面的python解释器（project:…里面的python interpreter）,点击右上角的加号（+），然后点击左下角的管理存储器（manage res…），最后将上面的网址换成这个：
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
然后就可以搜索 opencv-python(里面有很多opencv啥的我也不清楚是干什么的，所以记得下这个以免翻车)
代码如下（示例）：
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
如果导入cv2，发现不能自动补充可能是路径的问题（已踩坑）
2.图片的相关操作
代码如下（示例）：
第一个参数为1，以此类推。
photo_address = r'图片的地址（如果有中文出现就把图片放在英文文件包下)'
def show_photo(photo_address):
img = cv.imread(photo_address) 读取图片
...................................................
一些对图片操作的函数
画 圆，线，矩形。显示想输出的字。保存图片
cv.circle(img,centerpoint,r,color,thickness) 1.读取的图片 2.圆心 3.半径 4.颜色（255，0，0） 5.厚度（应该是线的粗细）当这个参数为-1时围成的圆是实心的
cv.line(img,start,end,color,thickness) 2.开始的位置（200，200）3.终点位置（500，500）
cv2.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thinkness) 2.左上角位置 3. 右下角
cv.putText(img,'opencv',(200,200),cv.FONT_ITALIC,5,(255,0,0),5) 2.字符串 3，位置
cv.imwrite(' ',img) 1.保存的地址
...................................................
一般不用cv2这个库来显示图片
cv.inshow('img',img) 1.窗口的名称 2.读取的图片
cv.waitKey(0) 1.为零时，按键盘就停止图片显示。为其他正数则是以毫秒为单位的时间
...................................................
plt.imshow(img[:,:,::-1]) 转化成BGR ,cv2的是RGB
plt.show(img)
plt.show(img)
cv.inshow(‘a’,img)
视频操作
和操作图片一样套路（就不手打了，直接复制自己写的）
video_adress = r'视频地址'
def show_video(video_adress):
cap = cv.VideoCapture(video_adress) #读取视频，当参数为0时调用笔记本的摄像头，下面人脸识别会用到。
while cap.isOpened(): #判断是否读取成功
ret,fame = cap.read() #返回值1为ture,false 2.每一帧的图片
if ret:
cv.imshow('fame',fame)
if cv.waitKey(1)&0xff == ord('q'): #每一毫秒检测是否按下q键，（突然想到延时函数，哈哈）
break
cap.release() #释放掉视频
cv.destroyWindow() #删除窗口
使用笔记本自带的摄像头识别人脸
代码如下（示例）：
faceaddress = r'D:\SoftWareSpace\Python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml'
# print(cv.__file__) 打印这个，然后通过这个路径去找到这个文件
def camera_show()
img = cv.VideoCapture(0)
img.set(3, 400) # 1.宽 2.范围
img.set(4, 400) # 1.长
img.set(10,100) #设置亮度 1.亮度 2.亮度值
while img.isOpened():
ret,fame = img.read()
if ret:
face = cv.CascadeClassifier(faceaddress) # 实例化级联分类器
face.load(faceaddress) # 加载分类器
gray = cv.cvtColor(fame,cv.COLOR_BGR2GRAY) #把图像转化成灰色
facetest = face.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,minSize=(32,32)) 2.表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%。 3.表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。4. 最小图片
for face_test in facetest:
x,y,w,h, = face_test
cv.rectangle(fame,(x,y),(x+w,y+h),(250,0,0),6)# 2.起始位置
cv.imshow('a',fame) #不放在for循环里面是因为检测不到脸，就会卡在那
if cv.waitKey(1)&0xff == ord('a'):
break