OpenCV-python 学习笔记

图片

image_path="D:/4017b3a047be8128c90af6e96c936034.jpg" 设置图片路径

img=cv2.imread(image_path,0) 读入图片

                      

cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) 创建窗口，名字是image

    你也可以先创建一个窗口， 之后再加载图像。这种情况下， 你可以决定窗口是否可以调整大小。使用到的函数是cv2.namedWindow()。初始设定函数标签是cv2.WINDOW_AUTOSIZE。但是如果你把标签改成cv2.WINDOW_NORMAL，你就可以调整窗口大小了。

       

cv2.imshow('image',img) 在image窗口中现实img图片

                            

cv2.waitKey(0)  按0键即可结束程序

cv2.imwrite('messigray.png',img) 首先需要一个文件名，之后才 是你要保存的图像。

警告：如果你用的是 64 位系统，你需要将  k = cv2.waitKey(0) 这行改成 k = cv2.waitKey(0)&0xFF。        

Matplotlib

import cv2

from matplotlib import pyplot as plt

image_path="D:/4017b3a047be8128c90af6e96c936034.jpg"

img = cv2.imread(image_path)

plt.imshow(img)  在Matplotlib中读入图案

plt.xticks([]), plt.yticks([]) 关闭坐标刻度

          plt.axis('off') 关闭坐标轴

plt.show() 在Matplotlib中显示图案

视频

cap = cv2.VideoCapture(0)  参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture(“../test.avi”)

while (True):

    ret, frame = cap.read() cap.read()按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像。

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow('frame',gray)

    if cv2.waitKey(1)& 0xFF == ord('q'): waitKey（）方法本身表示等待键盘输入，参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言；参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,参数过大如cv2.waitKey(1000)，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿。

        break

cap.release() 调用release()释放摄像头

cv2.destroyAllWindows() 调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口。

注意：

1.cap.isOpened()，来检查是否成功初始化摄像头设备。如果返回值是 True，那就没有问题。否则就要使用函数 cap.open()。

2.cap.get(propId) 来获得视频的一些参数信息。这里 propId 可以是 0 到 18 之间的任何整数。每一个数代表视频的一个属性。

3.cap.get(3) 和 cap.get(4) 来查看每一帧的宽和高。

ret=cap.set(3,320) 和 ret=cap.set(4,240) 来把宽和高改成 320X240。

import cv2

cap=cv2.VideoCapture("D:\[Nekomoekissaten][180293][È«¼¯][720p][x264_aac][chs][fin].mp4")

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480)) # 创建视频流写入对象，VideoWriter_fourcc为视频编解码器，20为帧播放速率，（640，480）为视频帧大小

while(cap.isOpened()):

    ret, frame = cap.read() #读取视频帧

    if ret==True:

        frame = cv2.flip(frame,0)   #flip()的作用是使图像进行翻转cv2.flip(filename, flipcode) filename：需要操作的图像flipcode：翻转方式

flipcode
1	水平翻转
0	垂直翻转
-1	水平垂直翻转

       

out.write(frame)#会将所有类型数据转换为字符,字符数组, 字符串并输出.

        cv2.imshow('frame',frame) #显示视频帧

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

            break

    else:

        break

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

#cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'),该参数是YUV编码类型，文件名后缀为.avi

#cv2.VideoWriter_fourcc('P', 'I', 'M', 'I'),该参数是MPEG-1编码类型，文件名后缀为.avi

#cv2.VideoWriter_fourcc('X', 'V', 'I', 'D'),该参数是MPEG-4编码类型，文件名后缀为.avi

#cv2.VideoWriter_fourcc('T', 'H', 'E', 'O'),该参数是Ogg Vorbis,文件名后缀为.ogv

#cv2.VideoWriter_fourcc('F', 'L', 'V', '1'),该参数是Flash视频，文件名后缀为.flv

OpenCV 中的绘图函数

import numpy as np

import cv2

img=np.zeros((512,512,3), np.uint8)#np.zeros()有两个参数，一个是创建的图片矩阵大小，另一个是数据类型512,512是像素(第一个512像素高，第二个是512像素宽)，3指BGR三种颜色uint8是用0-255表示所有颜色。

cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)#这个函数有5个参数，img是图像名称，起点坐标，终点坐标，（255,0,0）是蓝色，5是线的宽度会画一条 从左上方到右下角的蓝色线段。

cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)#画矩形，左上角和右下角

cv2.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)#画椭圆，图像名称，中心点坐标，长轴长度，短轴长度，旋转角度，图像出现的部分（长轴顺时针方向起始的角度和结束角度）0,180是下半个椭圆，颜色数组这里255是蓝色，线宽

cv2.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)#画⚪，圆心、半径

pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)

pts = pts.reshape((-1,1,2))

img = cv2.polylines(img,[pts],True,(0,255,255),3)#图像名称，顶点列表（这个多边形在array中有四个顶点），True表示闭合，（0,255,255）是黄色，3是线宽

font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX #字体

cv2.putText(img,‘OpenCV‘,(10,500), font, 4,(255,255,255),2)

#写字。图像名称，字符串，坐标，字体，字号，（255,255,255）白色、线宽2

cv2.imshow("img",img)

cv2.waitKey(0)

把鼠标当画笔

import cv2
import numpy as np

#定义画圆事件，如果事件双击左键发生

#则以此时双击的点为原点画一个半径为100px BGR为(255,255,0)粗细为3px的圆圈def draw_circle(event,x,y,flags,param):
    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
        cv2.circle(img,(x,y),100,(255,0,0),-1)
    # 创建图像与窗口并将窗口与回调函数绑定
img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image',draw_circle)
while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    if cv2.waitKey(20)&0xFF==27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

进阶

import cv2
import numpy as np
import time
img = cv2.imread('D:/4017b3a047be8128c90af6e96c936034.jpg')
 

# 当鼠标按下时变为True
drawing = False
# 如果mode 为true 绘制矩形。按下'm' 变成绘制曲线。
mode = True
ix, iy = -1, -1
# 创建回调函数
def draw_circle(event, x, y, flags, param):
    global ix, iy, drawing, mode
    # 当按下左键是返回起始位置坐标
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        ix, iy = x, y # 当鼠标左键按下并移动是绘制图形。event 可以查看移动，flag 查看是否按下
       elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE and flags== ==cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:
        if drawing == True:
            if mode == True:
                cv2.rectangle(img, (ix, iy), (x, y), (0, 255, 0), -1)
            else:
                # 绘制圆圈，小圆点连在一起就成了线
                cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)
    # 当鼠标松开停止绘画。
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw_circle)
while (1):
    cv2.imshow('image', img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == ord('m'):
        mode = not mode
    elif k == ord('q'):
        break

用滑动条做调色板

注意：cv2.waitKey(1)在有按键按下的时候返回按键的ASCII值，否则返回-1，& 0xFF的按位与操作只取cv2.waitKey(1)返回值最后八位，因为有些系统cv2.waitKey(1)的返回值不止八位，ord(‘q’)表示q的ASCII值

import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
    pass
 

# 创建一副黑色图像
img=np.zeros((300,512,3),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
switch='0:OFF\n1:ON'
cv2.createTrackbar(switch,'image',0,1,nothing)
while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    k=cv2.waitKey(1)

#&0xFF esc键的ASCII值是27，cv2.waitKey(10)& 0xFF==27就是当按下按键是esc的时候返回true。
    if k==27:
        break
    r=cv2.getTrackbarPos('R','image') #轨迹条的名字，轨迹条依托窗口的名称                                    b=cv2.getTrackbarPos('B','image')
    s=cv2.getTrackbarPos(switch,'image')
    if s==0:
        img[:]=0
    else:
        img[:]=[b,g,r]
cv2.destroyAllWindo

获取并修改像素值

import cv2

import numpy as np

img=cv2.imread("D:/4017b3a047be8128c90af6e96c936034.jpg")
blue=img[50,50]# 是坐标（50，50）处BGR三个通道分别的值

blue=umg[50,50]=[255,255,255]#修改BGR颜色

print img.item(10,10,2)

img.itemset((10,10,2),100)   ---进阶版
print (blue)

print (img.shape)   #img.shape 可以获取图像的形状。他的返回值是一个包含行数，列数， 通道数的元组

print img.size #可以返回图像的像素数目

print img.dtype #返回的是图像的数据类型.

图像 ROI

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('D:/4017b3a047be8128c90af6e96c936034.jpg')
ball=img[280:340,330:390]#圈定此处的矩形方格内的图片
img[273:333,100:160]=ball#在图片的该处坐标内插入ball 存疑
cv2.imshow('hh',img)
cv2.waitKey(0)

图像混合

img1=cv2.imread('D:/6d94e77269970ff7bcbdaa41db997211.jpeg')
img2=cv2.imread('D:/6d94e77269970ff7bcbdaa41db9972f1.jpeg')
dst=cv2.addWeighted(img1,0.7,img2,0.3,0)

#把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是 0.7，第二幅图的权重 是 0.3
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindow()