Python Opencv中基础的知识点

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')

来源：https://blog.csdn.net/Keep_Trying_Go/article/details/125351256