opencv入门级（Python）

通过anaconda安装opencv（我的anaconda5.2）

部分选自：https://blog.csdn.net/qq_38660394/article/details/80762011

1.图片显示

用 imread 显示图像

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
img=cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

将img定义为cv2.read(image file, parms)。默认值是IMREAD_COLOR，这是没有任何 alpha 通道的颜色。alpha 是不透明度（与透明度相反）
你需要保留 Alpha 通道，也可以使用IMREAD_UNCHANGED。
你可以不使用IMREAD_COLOR …等，而是使用简单的数字。
第二个参数，可以使用-1，0或1。颜色为1，灰度为0，不变为-1。因此，对于灰度，可以执行cv2.imread(‘watch.jpg’, 0)。

一旦加载完成，我们使用cv2.imshow(title,image)来显示图像。从这里，我们使用cv2.waitKey(0)来等待，直到有任何按键被按下。一旦完成，我们使用cv2.destroyAllWindows()来关闭所有的东西。

用 Matplotlib 显示图像

import cv2
import numpy as np
from matplotlib 
import pyplot as plt
img = cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation='bicubic')plt.xticks([]), plt.yticks([]) 
# to hide tick values on X and Y 
axisplt.plot([200,300,400]，[100,200,300],'c',linewidth=5)plt.show()

绘制线条，就像任何其他 Matplotlib 图表一样，使用像素位置作为坐标的。
更方便： cv2.imwrite(‘watchgray.png’,img)

2.加载视频源

显示

import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) 
while(True): 
  ret, frame = cap.read() 
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  cv2.imshow('frame',gray) 
  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
    breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

cap = cv2.VideoCapture(0)。这将从你计算机上的第一个网络摄像头返回视频。
frame是每个返回的帧。如果没有帧，你不会得到错误，你会得到None。
gray，作为转换为灰度的帧。注意这个BGR2GRAY。需要注意的是，OpenCV 将颜色读取为 BGR（蓝绿色红色），但大多数计算机应用程序读取为 RGB（红绿蓝）。
尽管是视频流，我们仍然使用imshow。在这里，我们展示了转换为灰色的源。如果你想同时显示，你可以对原始帧和灰度执行imshow，将出现两个窗口。

录制

import numpy as np
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(1)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc,20.0(640,480))while(True): 
  ret, frame = cap.read() 
  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
  out.write(frame) 
  cv2.imshow('frame',gray) 
   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): 
    breakcap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

在while循环中，我们使用out.write()来输出帧。

3.在图像上绘制和写字

import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.line(img,(0,0),(200,300),(255,255,255),50)
cv2.rectangle(img,(500,250),(1000,500),(0,0,255),15)
cv2.circle(img,(447,63), 63, (0,255,0), -1)
pts = np.array([[100,50],[200,300],[700,200],[500,100]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
cv2.polylines(img, [pts], True, (0,255,255), 3)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img,'OpenCV Tuts!',(10,500), font, 6, (200,255,155), 13, cv2.LINE_AA)
cv2.imshow('image',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

cv2.line()接受以下参数：图片，开始坐标，结束坐标，颜色（bgr），线条粗细。
cv2.rectangle(img,(15,25),(200,150),(0,0,255),15)
这里的参数是图像，左上角坐标，右下角坐标，颜色和线条粗细。
cv2.circle(img,(100,63), 55, (0,255,0), -1)
这里的参数是图像/帧，圆心，半径，颜色和。注意我们粗细为-1。这意味着将填充对象，所以我们会得到一个圆。
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))cv2.polylines(img, [pts], True, (0,255,255), 3)
首先，我们将坐标数组称为pts（点的简称）。然后，我们使用cv2.polylines来画线。参数如下：绘制的对象，坐标，我们应该连接终止的和起始点，颜色和粗细。
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img,’OpenCV Tuts!’,(0,130), font, 1, (200,255,155), 2, cv2.LINE_AA)
写字。

4.图像操作

引用特定像素，像这样：px = img[55,55]
修改像素：img[55,55] = [255,255,255]
引用：px = img[55,55] print(px)
引用 ROI，图像区域：px = img[100:150,100:150] print(px)
修改 ROI：img[100:150,100:150] = [255,255,255]
引用我们的图像的特定特征：print(img.shape) print(img.size) print(img.dtype)

5.图像算术和逻辑运算

add = cv2.add(img1,img2)
weighted = cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0)
addWeighted方法，参数是第一个图像，权重，第二个图像，权重，然后是伽马值，这是一个光的测量值。

6.颜色过滤

OpenCV 内置了将 BGR 转换为 HSV 的方法
dark_red = np.uint8([[[12,22,121]]]) dark_
red=cv2.cvtColor(dark_red,cv2.COLOR_BGR2HSV)

opencv入门教程Python（基本操作）