OpenCV 是一个流行的开源计算机视觉库,可用于不同的编程语言,例如 Python、C++ 和 JavaScript。它提供了一套丰富的工具来处理和分析图像和视频,让你可以从调整单张图片的大小到构建复杂的对象识别应用程序。
本文给大家介绍Python Opencv中基础的知识点。
1.创建窗口
import cv2 import numpy as np def createWindow(): #读取图片 img=cv2.imread("images/1 (1).jpg") #创建窗口 flags=WINDOW_NORMAL表示可以改变窗口大小 cv2.namedWindow(winname="window",flags=cv2.WINDOW_NORMAL) #缩放窗口的大小 cv2.resizeWindow(winname="window",width=300,height=200) #显示窗口 cv2.imshow("window",img) #获取鼠标或者键值 key=cv2.waitKey(0) if (key&0XFF==ord("Q")): cv2.destroyAllWindows() #销毁所有的窗口 if __name__ == "__main__": print("PyCharm") createWindow()
2.保存图片
import cv2 import numpy as np def createWindow(): #读取图片 img=cv2.imread("images/1 (1).jpg") #创建窗口 flags=WINDOW_NORMAL表示可以改变窗口大小 cv2.namedWindow(winname="window",flags=cv2.WINDOW_NORMAL) #缩放窗口的大小 cv2.resizeWindow(winname="window",width=300,height=200) while True: #显示窗口 cv2.imshow("window",img) #获取鼠标或者键值 key=cv2.waitKey(0) if (key&0XFF==ord("Q")): break elif (key&0xFF==ord("s")): # 保存图片 # name-保存的文件名 img-保存的图片 cv2.imwrite("save_pic.png", img) break cv2.destroyAllWindows() #销毁所有的窗口 if __name__ == "__main__": print("PyCharm") createWindow()
3.采集视频
import os import cv2 import numpy as np def CollectVideo(): #创建窗口 cv2.namedWindow(winname="window",flags=cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.resizeWindow(winname="window",width=450,height=300) #打开摄像头 cap=cv2.VideoCapture(0) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG") #获取窗口大小 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) # 输出文件 多媒体文件格式 视频帧率 分辨率大小 vw = cv2.VideoWriter("video.avi", fourcc, 25, size) while cap.isOpened(): #从摄像头读取视频帧 OK,frame=cap.read() if OK: #显示摄像头画面 cv2.imshow("window",frame) cv2.resizeWindow(winname="window", width=450, height=300) #将从摄像头采集的视频帧写入文件 vw.write(frame) #从鼠标和键盘获取键值,按下ESC键退出 if cv2.waitKey(1)&0xFF==27: break #释放资源 cap.release() vw.release() #销毁所有的窗口 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": print("Pycharm") CollectVideo()
4.鼠标控制
#回调函数参数解释 #event:鼠标移动,按下左键; #(x,y):鼠标坐标 #flags:鼠标键及组合键 import cv2 import numpy as np #回调函数定义 def mouse_callback(event,x,y,flags,userdata): print(event,x,y,flags,userdata) #创建窗口 cv2.namedWindow(winname="mouse",flags=cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow(winname="mouse",width=450,height=300) #给“mouse”窗口设置回调函数 cv2.setMouseCallback("mouse",mouse_callback,"123") img=np.zeros(shape=(300,450,3),dtype=np.uint8) while True: cv2.imshow("mouse",img) #按下ESC键退出 if cv2.waitKey(1)&0xFF==27: break cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": print("pycharm")
5.TrackBar组件
import os import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow(winname="trackbar",flags=cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow(winname="trackbar",width=450,height=300) #获取TrackBar的值 def TrackBarValue(): #获取窗口“window”下子窗口“R”的值 value_R= cv2.getTrackbarPos(trackbarname="R", winname="trackbar") value_G = cv2.getTrackbarPos(trackbarname="G", winname="trackbar") value_B = cv2.getTrackbarPos(trackbarname="B", winname="trackbar") return value_R,value_G,value_B def callback(): pass #定义TrackBar函数 def TrackBarBGR(): #value-trackbar的值 count-设置的最大值count(最小值为0) OnChange-回调函数 cv2.createTrackbar("R","trackbar", 0, 255, callback) cv2.createTrackbar("G","trackbar", 0, 255, callback) cv2.createTrackbar("B","trackbar", 0, 255, callback) img=np.zeros(shape=(450,300,3),dtype=np.uint8) #创建trackbar组件 TrackBarBGR() while True: #获取trackbar的值 R,G,B=TrackBarValue() img[:]=[B,G,R] #获取值之后改变背景的颜色 cv2.imshow("trackbar", img) #按下ESC键退出 if cv2.waitKey(1)&0xFF==27: break cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": print("Pycharm")
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