openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记__第二章 处理文件、摄像头和图形用户界面

简介: openCV 3计算机视觉 Python语言实现 笔记__第二章 处理文件、摄像头和图形用户界面

第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面

2.1 基本IO脚本

大多数的CV应用程序需要将将图像作为输入,同时也会将图像作为输出。

还可能使用摄像头作为输入源,也可能是其他输入源,如视频等。

2.1.1 读/写图像文件

OpenCv的imread()函数和 imwrite()函数支持各种静态图像文件格式。

都支持bmp格式,通常也支持png,jpeg和tiff格式

 

读取文件,保存为另一种格式:

import cv2

image = cv2.imread(
'mypic.png')
cv2.imwrite(
'mypic.jpg',image)

 

#tip:图像文件直接写文件名(相对路径)时需要将图片和程序在同一文件夹,

使用绝对路径(例如D://mypic.png),则图像可以不和程序在同一文件夹。

 

彩色图像变黑白:#将加载的图像作为灰度图像(丢失颜色信息),然后保存。

import cv2




grayImage = cv2.imread('lion.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)


cv2.imwrite('liongray.jpg',grayImage)

 2.1.2 图像与原始字节之间的转换

一个字节(8比特,)能表示0到255(2^8)的整数。一个像素通常由每个通道的一个字节表示。

 一个OpenCV图像是.array类型的二维或三维数组。8位的灰度图像是一个含有字节值的二维数组;一个24位的BGR图像是一个三维数组。

可使用表达式访问这些值,如image[0,0],image[0,0,0].

第一个代表y坐标,第二个是x坐标,第三个值表示颜色。

*坐标以左上角为原点[0,0]

对于一个左上角有白色像素的8位灰度图像而言,image[0,0]的值为255。

对于一个左上角有蓝色像素的24位BGR图像而言,image[0,0]的值是[255,0,0]。

若一幅图像的每个通道为8位,可以将其转换为标准的一维Python bytearray格式:

byteArray = bytearray[image]

反之,也可以将相应的bytearray转换成numpy.array形式的图像:

grayImage = numpy.array(grayByteArray).reshape(height,width)

bgrImage = numpy.array(bgrByteArray).reshape(height,width,3)

2.1.3  使用numpy.array访问图像数据

先看一个最基础的例子:将BGR图像在(0,0)处的像素转换成白像素。

import cv2

import  numpy as np

img = cv2.imread('lion.png')

img[0,0]=[255,255,255]

如果想改变一个特定像素的颜色值,numpy.array提供的item()方法会非常方便。该函数由三个参数x,y,以及(x,y)位置的数组索引,该函数能返回索引位置的值。另一个方法时使用itemset()函数设置指定像素在指定通道的值,

itemset()有两个参数:一个三元组(x,y,索引)和要设定的值。

例如,将坐标(150,120)的当前值变成255:

import  cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('lion.png')

print (img.item(150,120,0))



img.itemset((150,120,0),255)

print (img.item(150,120,0))

下面介绍一个常见的操作:操作通道:将指定通道(B、G或R)的所有值设置为0。

import  cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('lion.png')

img[:,:,1] = 0



cv2.imwrite('lionWithoutG.png',img)

查看图片会发现图片没有绿色(可能看起来是一张红色的照片)

通过NumPy数组访问原始像素,可以做一些有趣的事情,例如设定感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)。一旦设定,就可以做许多操作,如,将该区域和变量绑定,然后设定第二个区域,并将第一个区域的值分配给第二个区域。

(即拷贝图像到另一个位置)。

*两个区域大小形状相同

import  cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('lion.png')

my_roi = img[0:100, 0:100] #点[0,0]和[100,100]形成的矩形区域

img[300:400, 300:400] = my_roi

cv2.imwrite('lionCopySome.png',img)

使用numpy.array获得一些图像的细节:

import  cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('lion.png')

print(img.shape)

print(img.size)

print(img.dtype)

shpe:返回包含宽度、高度和通道数的数组,

size:图像像素的大小

dtype:Datatype 图像的数据类型,通常是一个无符号整数类型。

2.1.4 视频文件的读/写

 OpenCV提供了VideoCapture和VideoWriter类来支持各种格式的视频文件。通常情况下都支持AVI格式。 在到达文件末尾之前,VideoCapture可以通过read()函数来获取新的帧,每一帧都是一幅BGR格式的图像。

可以将一幅图像传递给VideoWriter的write()函数。该函数会将图像加到VideoWriter类指向的文件中。

下面是一个读取AVI文件中的帧,并采用YUV颜色编码将其写入另一个帧中:

import  cv2

videoCapture = cv2.VideoCapture('MyInpuyVid.avi')

fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

size = (int (videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),

       int (videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

videoWriter = cv2.VideoWriter('myOutVid.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0'),

                            fps,size)

success, frame = videoCapture.read()

while success:

   videoWriter.write(frame)

   success,frame = videoCapture.read()

*(采用cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0'))生成的myOutVid.avi非常大,我原视频只有8分钟95MB,生成的就有16GB的视频文件。而其他的会好很多,大概400MB。

需要为VideoWriter类的构造函数指定视频文件名,视频解码器。

常用的视频解码器选项:

帧速率和帧大小也必须指定,因为需要从一个视频复制视频帧,这些属性可以通过VideoCapture类的get()函数得到。

2.1.5 捕获摄像头的帧

VideoCapture类可以获得摄像头的帧。但对摄像头而言,不是同文件名来构造VideoCapture类,而是传入摄像头的设备索引(device index)。

例子:捕获10秒摄像头视频信息,写入AVI文件:

import  cv2



cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)           #打开笔记本自带摄像头

fps = 30                                      #假设帧速为30

size = (int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),

       int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

videoWriter = cv2.VideoWriter(

   'MyOutputVid.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('X','V','I','D'),

   fps,size)

success,frame = cameraCapture.read()

numFrameRemaing = 10*fps-1                    #录制10秒

print(numFrameRemaing)

while success and numFrameRemaing>0:

   videoWriter.write(frame)

   success,frame = cameraCapture.read()

   numFrameRemaing-=1

cameraCapture.release()

当需要同步一组或一个多头摄像头时,使用grab()和retrive()方法替代read():

success0 = cameraCaputre0.grab()

success1 = cameraCaputre1.grab()

if success0 and success1:

     frame0 = cameraCapture0.retrieve()

     frame1 = cameraCapture1.retrieve()



2.1.6 在窗口显示图像

使用imshow()。imshow有两个参数,显示图像的帧名称(窗口名)以及图像本身。

以下几行代码可以显示一幅图像:

import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('lion.png')

cv2.imshow('my image',img)   #调用imshow,显示一个叫my image的窗口                              #,图像为img

cv2.waitKey()                #等待按键

cv2.destroyAllWindows()

2.1.7 在窗口显示摄像头帧

import  cv2

clicked = False

def onMouse(event,x,y,flags,param):

   global clicked

   if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:

           clicked = True

cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)

cv2.namedWindow('MyWindow')

cv2.setMouseCallback('MyWindow',onMouse)

print("Showing camera feed. Click window or press any key yo stop")

success,frame = cameraCapture.read()

while success and cv2.waitKey(1) == -1 and not clicked:

   cv2.imshow('MyWindow',frame)

   success,frame =cameraCapture.read()

cv2.destroyWindow('MyWindow')

cameraCapture.release()


*waitKey()的参数为等待键盘触发的时间,返回值为-1(没有按下)或按下的ASCII码。


相关文章
|
30天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于计算机视觉(opencv)的运动计数(运动辅助)系统-源码+注释+报告
基于计算机视觉(opencv)的运动计数(运动辅助)系统-源码+注释+报告
44 3
|
1月前
|
搜索推荐 Python
Leecode 101刷题笔记之第五章:和你一起你轻松刷题(Python)
这篇文章是关于LeetCode第101章的刷题笔记,涵盖了多种排序算法的Python实现和两个中等难度的编程练习题的解法。
19 3
|
1月前
|
缓存 监控 计算机视觉
视频监控笔记(三):opencv结合ffmpeg获取rtsp摄像头相关信息
本文介绍了如何使用OpenCV结合FFmpeg获取RTSP摄像头信息,包括网络架构、视频监控系统组成、以及如何读取和显示网络摄像头视频流。
41 1
|
1月前
|
计算机视觉 Python
python利用pyqt5和opencv打开电脑摄像头并进行拍照
本项目使用Python的PyQt5和OpenCV库实现了一个简单的摄像头应用。用户可以通过界面按钮打开或关闭摄像头,并实时预览视频流。点击“拍照”按钮可以捕捉当前画面并保存为图片文件。该应用适用于简单的图像采集和处理任务。
93 0
python利用pyqt5和opencv打开电脑摄像头并进行拍照
|
1月前
|
算法 C++ Python
Leecode 101刷题笔记之第四章:和你一起你轻松刷题(Python)
这篇博客是关于LeetCode上使用Python语言解决二分查找问题的刷题笔记,涵盖了从基础到进阶难度的多个题目及其解法。
15 0
|
1月前
|
算法 C++ Python
Leecode 101刷题笔记之第三章:和你一起你轻松刷题(Python)
本文是关于LeetCode算法题的刷题笔记,主要介绍了使用双指针技术解决的一系列算法问题,包括Two Sum II、Merge Sorted Array、Linked List Cycle II等,并提供了详细的题解和Python代码实现。
12 0
|
1月前
|
算法 C++ 索引
Leecode 101刷题笔记之第二章:和你一起你轻松刷题(Python)
本文是关于LeetCode 101刷题笔记的第二章,主要介绍了使用Python解决贪心算法题目的方法和实例。
10 0
|
1月前
|
并行计算 Python
Python错误笔记(一):CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up env
这篇文章讨论了CUDA初始化时出现的未知错误及其解决方案,包括重启系统和安装nvidia-modprobe。
121 0
|
1月前
|
计算机视觉
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
这篇文章详细介绍了OpenCV库中的图像二值化函数`cv2.threshold`,包括二值化的概念、常见的阈值类型、函数的参数说明以及通过代码实例展示了如何应用该函数进行图像二值化处理,并展示了运行结果。
309 0
Opencv学习笔记(三):图像二值化函数cv2.threshold函数详解
|
2月前
|
算法 计算机视觉
opencv图像形态学
图像形态学是一种基于数学形态学的图像处理技术,它主要用于分析和修改图像的形状和结构。
47 4

热门文章

最新文章