OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片

简介: OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片

OpenCV这么简单为啥不学——2.1、imwrite逐帧保存图片



前言

计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:

1、研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容)

2、耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink)

3、依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。

故而我们选择学习OpenCV,我们来一步步的学习OpenCV。


imwrite函数

这里我们通过cv2.imwrite()函数来保存每一帧的图片。

保存的图片

语法说明

cv2.imwrite(filename,img,params)

参数说明

filename:保存图片文件的名称,可以随机也可以根据帧数来保存。我喜欢通过帧数来保存。

img:需要保存的图片,类型是read读取后的数组类型。

params:这个参数就比较多了,应该列一个表了。

cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY 对于JPEG,它可以是从0到100的质量(越高越好)。默认值为95。
cv2.IMWRITE_JPEG_PROGRESSIVE

启用JPEG功能,0或1,默认为False。

cv2.IMWRITE_JPEG_OPTIMIZE 启用JPEG功能,0或1,默认为False。
cv2.IMWRITE_JPEG_RST_INTERVAL JPEG重启间隔,0 - 65535,默认为0 - 无重启。
cv2.IMWRITE_JPEG_LUMA_QUALITY 单独的亮度质量等级,0 - 100,默认为0 - 不使用。
cv2.IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY 单独的色度质量等级,0 - 100,默认为0 - 不使用。
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION 对于PNG,它可以是从0到9的压缩级别。值越高意味着更小的尺寸和更长的压缩时间。如果指定,则策略更改为IMWRITE_PNG_STRATEGY_DEFAULT(Z_DEFAULT_STRATEGY)。默认值为1(最佳速度设置)。
cv2.IMWRITE_PNG_BILEVEL 二进制级别PNG,0或1,默认为0。
cv2.IMWRITE_PXM_BINARY 对于PPM,PGM或PBM,它可以是二进制格式标志,0或1.默认值为1。
cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY

覆盖EXR存储类型(默认为FLOAT(FP32))

对于WEBP,它可以是1到100的质量(越高越好)。默认情况下(不带任何参数),如果质量高于100,则使用无损压缩。

cv2.IMWRITE_PAM_TUPLETYPE 对于PAM,将TUPLETYPE字段设置为为格式定义的相应字符串值。
cv2.IMWRITE_TIFF_RESUNIT 对于TIFF,用于指定要设置的DPI分辨率单位; 请参阅libtiff文档以获取有效值。
cv2.IMWRITE_TIFF_XDPI 对于TIFF,用于指定X方向DPI。
cv2.IMWRITE_TIFF_YDPI 对于TIFF,用于指定Y方向DPI。
cv2.IMWRITE_TIFF_COMPRESSION 对于TIFF,用于指定图像压缩方案。请参阅libtiff以获取与压缩格式对应的整数常量。注意,对于深度为CV_32F的图像,仅使用libtiff的SGILOG压缩方案。对于其他支持的深度,可以通过此标志指定压缩方案; LZW压缩是默认值。
cv2.IMWRITE_JPEG2000_COMPRESSION_X1000 对于JPEG2000,用于指定目标压缩率(乘以1000)。该值可以是0到1000.默认值是1000

保存图片

查阅图片

我们可以很直接的看出来效果:

解决中文问题

import cv2
import numpy as np
filepath = r'800_600.jpg'
img = cv2.imdecode(np.fromfile(filepath, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile(r'中文名保存.jpg')

相关文章
|
2月前
|
监控 API 计算机视觉
OpenCV这么简单为啥不学——1.8、threshold阈值0-4效果对照图
OpenCV这么简单为啥不学——1.8、threshold阈值0-4效果对照图
35 0
|
2月前
|
监控 API 计算机视觉
OpenCV这么简单为啥不学——1.3、图像缩放resize函数
OpenCV这么简单为啥不学——1.3、图像缩放resize函数
42 0
|
2月前
|
监控 API 计算机视觉
OpenCV这么简单为啥不学——1.13图片冷白皮(美白)处理
OpenCV这么简单为啥不学——1.13图片冷白皮(美白)处理
33 0
|
2月前
|
人工智能 Linux API
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
46 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
opencv python 图片叠加
【4月更文挑战第17天】
|
2月前
|
监控 算法 Serverless
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
45 0
|
2月前
|
人工智能 监控 API
OpenCV这么简单为啥不学——1.11、蓝背景证件照替换白色或红色
OpenCV这么简单为啥不学——1.11、蓝背景证件照替换白色或红色
32 0
|
2月前
|
监控 API 计算机视觉
OpenCV这么简单为啥不学——1.10、addWeighted设置图片透明度
OpenCV这么简单为啥不学——1.10、addWeighted设置图片透明度
27 0
|
2月前
|
监控 API 计算机视觉
OpenCV这么简单为啥不学——1.9、cvtColor颜色空间转换(全色值效果演示)
OpenCV这么简单为啥不学——1.9、cvtColor颜色空间转换(全色值效果演示)
20 0
|
2月前
|
监控 API 计算机视觉
OpenCV这么简单为啥不学——1.7、实现OpenCV自带的七种形态学转换操作
OpenCV这么简单为啥不学——1.7、实现OpenCV自带的七种形态学转换操作
31 0