Python-opencv学习第八课：键盘响应操作

Python-opencv学习第八课：键盘响应操作

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一、学习部分

记录笔者学习Python-opencv第八课：键盘响应操作，代码资料来源于网络贾老师视频。

二、代码部分

1.引入库

代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np

2.定义按键函数和读入图片并展示，创建window

代码如下：

def keys_demo():
    image=cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png") #BGR 0-255
    cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)#创建一个自动大小的窗口
    cv.imshow("input", image)

3.设置按键函数

代码如下：

 while True:
        c=cv.waitKey(1)  # 设置关闭窗口
        gray=image
        if c == 49:# 1控制gray窗口
            gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
            cv.imshow("result", gray)#显示灰度图片
        if c == 50:  # 2控制hsv窗口
            hsv=cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
            cv.imshow("result", hsv)  # 显示灰度图片
        if c == 51:  # 3控制图像几何操作
            invert=cv.bitwise_not(image)
            cv.imshow("result", invert)  # 显示图片几何操作
        if c == 27:#Esc关闭所有窗口
            break
    cv.destroyAllWindows()

4.完整代码

代码如下：

import cv2 as cv
import numpy as np

def read_demo_():
    image = cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png")  # BGR 0-255
    cv.imshow("input", image)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

def color_space_demo_():
    image = cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png")  # BGR 0-255
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)#将bgr转换为gray
    hsv = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)#将bgr转换为hsv
    thsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_HSV2BGR)#将HSV转换为BGR
    # cv.namedwindow("input",cv.WINDOW.AUTOSIZE)
    cv.imshow("gray", gray)#显示一个窗口名为gray的gray图像
    cv.imshow("hsv", hsv)#显示一个窗口名为hsv的hsv图像
    cv.imshow("thsv", thsv)  # 显示一个窗口名为thsv的thsv图像
    cv.waitKey(0)#相当于按键操作，当键盘触发时候，显示图片窗口关闭，否则不关闭
    cv.destroyAllWindows()

def mat_demo_():
    image = cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png")  # BGR 0-255
    h,w,c=image.shape #打印图像的维度 H高度 W宽度 C通道数，色彩图片有三通道，灰色图片零通道
    roi = image[100:200, 100:200, :]  # 感兴趣局部区域像素分布 H高度100-200像素，W宽度100-200像素。灰度图像就没有最后一个冒号
    blank=np.zeros((h,w,c),dtype=np.uint8)#产生一个空白窗口，需要说明H,W,C以及字节数，这是区别于np.zeros_like()函数。
    #blank[60:200, 60:280, :] = image[60:200, 60:280, :]  # blank和image要一致才能匹配
    #blank = np.copy(image)#使用copy函数直接进行复制，将blank上述注释掉
    blank=image#实现原图到blank的复制
    cv.imshow("image", image)#显示原图窗口
    cv.imshow("blank", blank)#显示blank空白窗口
    cv.waitKey(0)#相当于按键操作，当键盘触发时候，显示图片窗口关闭，否则不关闭
    cv.destroyAllWindows()

def pixel_demo():
    image=cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png") #BGR 0-255
    cv.imshow("input", image)
    h, w, c = image.shape#打印图像维度
    for row in range(h):#行
        for col in range(w):#列
            b,g,r=image[row,col]#图像写像素
            image[row,col]=(0,g,r)#取反操作，可对其进行更改
    cv.imshow("result", image)#显示取反后的图片
    cv.imwrite("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/csdn/4/savedexample.png", image)#保存数据图
    cv.waitKey(0)#设置关闭窗口
    cv.destroyAllWindows()

def math_demo():
    image=cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png") #BGR 0-255
    cv.imshow("input", image)
    h, w, c = image.shape#打印图像维度
    blank=np.zeros_like(image)#创建一个和image同尺寸的blank空白窗口
    blank[:,:]=(2,2,2)#让blank空白窗口上面的像素都是50x50
    cv.imshow("blank", blank)#显示一个blank空白窗口，窗口上面的像素都是50x50
    #result=cv.add(image,blank)#进行加减时候，两幅图像大小必须一致，数据类型可以不用一致(增加亮度变亮）
    #result = cv.subtract(image, blank)  # 进行加减时候，两幅图像大小必须一致，数据类型可以不用一致（减少亮度变黑）
    result = cv.divide(image, blank)#改变对比度，对比度降低
    #result = cv.multiply(image, blank)#改变对比度，对比度提高
    cv.imshow("result", result)#显示取反后的图片
    #cv.imwrite("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/csdn/4/savedexample.png", image)#保存数据图
    cv.waitKey(0)#设置关闭窗口
    cv.destroyAllWindows()

def nothing(x):
    print(x)

def adjust_light_demo():
    image=cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png") #BGR 0-255
    cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)#创建一个自动大小的窗口
    cv.createTrackbar("lightness","input",0,100,nothing)#创建一个名为lightness的trackbar,窗口与创建窗口一致。0-100,无回调
    cv.imshow("input", image)
    blank=np.zeros_like(image)#创建一个和image同尺寸的blank空白窗口
    while True:
        pos=cv.getTrackbarPos("lightness","input")#拖动第几个TrackBar，TrackBar在哪个窗口。
        blank[:,:]=(pos,pos,pos)#让blank空白窗口上面的像素都是50x50
        #cv.imshow("blank", blank)#显示一个blank空白窗口，窗口上面的像素都是50x50
        result=cv.add(image,blank)
        cv.imshow("result", result)#显示取反后的图片
        #cv.imwrite("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/csdn/4/savedexample.png", image)#保存数据图
        c=cv.waitKey(1)#设置关闭窗口
        if c == 27:#Esc
            break
    cv.destroyAllWindows()

def adjust_contrast_demo():
    image=cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png") #BGR 0-255
    cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)#创建一个自动大小的窗口
    cv.createTrackbar("lightness","input",0,100,nothing)#创建一个名为lightness的trackbar,窗口与创建窗口一致。0-100,无回调
    cv.createTrackbar("contrast", "input", 100, 200, nothing)  # 创建一个名为contrast的trackbar,窗口与创建窗口一致。100-200,无回调
    cv.imshow("input", image)
    blank=np.zeros_like(image)#创建一个和image同尺寸的blank空白窗口
    while True:
        #pos=cv.getTrackbarPos("lightness","input")#拖动第几个TrackBar，TrackBar在哪个窗口。
        light = cv.getTrackbarPos("lightness", "input")  # 拖动第几个TrackBar，TrackBar在哪个窗口。亮度
        contrast = cv.getTrackbarPos("contrast", "input") /100 # 拖动第几个TrackBar，TrackBar在哪个窗口。对比度
        print("light:",light,"contrast:",contrast)#打印输出实时light和contrast
        #blank[:,:]=(light,light,light)#让blank空白窗口上面的像素都是50x50
        #cv.imshow("blank", blank)#显示一个blank空白窗口，窗口上面的像素都是50x50
        result=cv.addWeighted(image,contrast,blank,0.5,light)#对比度和亮度调整函数
        cv.imshow("result", result)#显示取反后的图片
        #cv.imwrite("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/csdn/4/savedexample.png", image)#保存数据图
        c=cv.waitKey(1)#设置关闭窗口
        if c == 27:#Esc
            break
    cv.destroyAllWindows()

def keys_demo():
    image=cv.imread("C:/Users/akaak/Pictures/OpenCV/1.png") #BGR 0-255
    cv.namedWindow("input",cv.WINDOW_AUTOSIZE)#创建一个自动大小的窗口
    cv.imshow("input", image)
    while True:
        c=cv.waitKey(1)  # 设置关闭窗口
        gray=image
        if c == 49:# 1控制gray窗口
            gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
            cv.imshow("result", gray)#显示灰度图片
        if c == 50:  # 2控制hsv窗口
            hsv=cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
            cv.imshow("result", hsv)  # 显示灰度图片
        if c == 51:  # 3控制图像几何操作
            invert=cv.bitwise_not(image)
            cv.imshow("result", invert)  # 显示图片几何操作
        if c == 27:#Esc关闭所有窗口
            break
    cv.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    keys_demo()

三、运行结果

总结

本文介绍了笔者学习Python-opencv第八课：键盘响应操作，学习了实时动态改变图像亮度和对比度，实现了通过不同的键盘对图片进行操作(代码资料来源于网络贾老师视频）