Python Opencv中基础的知识点

目录

• 1.创建窗口
• 2.保存图片
• 3.采集视频
• 4.鼠标控制
• 5.TrackBar组件

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')

到此这篇关于Python Opencv中基础的知识点的文章就介绍到这了,更多相关Python Opencv基础知识内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！