1、基本I/O脚本

1.1 读/写图像文件

import numpy
import cv2#利用二维Numpy数组简单创建一个黑色的正方形图像
img = numpy.zeros((3,3),dtype=numpy.uint8)
img
#结果为：
'''
array([[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0]], dtype=uint8)
'''
img.shape#结果为：(3, 3)####################################################################利用cv2.cvtColor函数将该图像转化为BGR格式
img1 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)
img1
#结果为：
'''
array([[[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0]],[[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0]],[[0, 0, 0],[0, 0, 0],[0, 0, 0]]], dtype=uint8)
'''
img1.shape#结果为：(3, 3, 3)

①将图像从PNG格式转换为JPG格式：
②将BGR图片转化为灰度图片：

import cv2image = cv2.imread("result.png")
cv2.imwrite("show.jpg",image)grayImage = cv2.imread('result.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imwrite('gray.png',grayImage)

运行前：

运行后：

1.2 图像与原始字节之间的转换

将含有随机字节的bytearray转换为灰度图像和BGR图像：

import cv2
import numpy
import osrandomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))
flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray)grayImage = flatNumpyArray.reshape(300,400)#(y，x)
cv2.imwrite('RandomGray.png',grayImage)bgrImage = flatNumpyArray.reshape(100,400,3)#(y,x,颜色通道数目)
cv2.imwrite('RandomColor.png',bgrImage)

运行前：

运行后：

1.3 使用numpy.array访问图像数据

将BGR图像在(10,10)处的像素转换为红像素

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("result.png")
img[10,10] = [0,0,255]#[B,G,R]
cv2.imshow('yy',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果为：

将坐标(150,120的当前蓝色值(127)变为255：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("result.png")
print(img.item(50,20,0))
#pixel
img.itemset((150,20,0),255)
print(img.item(50,20,0))
cv2.imshow('yy',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果为：

操作通道：将指定通道(B,G,R)的值置为零，下列代码将图像所有的R通道设置为0(黑色)，为了是效果更加明显，这里将图片选择纯红色的彩色照片。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("red.jpg")
img[:,:,2] = 0
cv2.imshow('yy',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

原始照片：
运行结果：

将该区域与变量绑定，然后设定第二个区域，并将第二个区域的值分配给第二个区域(将图像的一部分拷贝到改该图像的另一个位置)

原始图片：
运行结果：

获得图像属性：
shape:：Numpy返回包含宽度、高度和通道数（如果图像是彩色的）的数组，这在调试图像类型时很有用：如果图像是单色或灰度的，将不包含通道值。
size：该属性是指图像像素的大小。
datatype：该属性会得到图像的数据类型（通常为一个无符号整数类型的变量和该类
型占的位数，比如uint8类型）。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("result.png")
print(img.shape)#结果为：(250, 250, 3)
print(img.size)#结果为：187500
print(img.dtype)#结果为：uint8

1.4 视频文件的读/写

Opencv提供了 Video Capture类和 Videowriter类来支持各种格式的视频文件。支持的格式类型会因系统的不同而变化，但应该都支持AWI格式。在到达视频文件末尾之前，Video Capture类可通过 reado函数来获取新的帧，每帧是一幅基于BGR格式的图像。
可将一幅图像传递给 Video Writer类的 write(0函数，该函数会将这幅图像加到Videowriter类所指向的文件中。

读取AVI文件(hahaha.avi)的帧，并采用YUV颜色编码将其写人另一个帧(xixixi.flv)中：

import cv2
videoCapture = cv2.VideoCapture("hahaha.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('xixixi.flv',cv2.VideoWriter_fourcc('F','L','V','1'),fps,size)success,frame = videoCapture.read()
while success:videoWriter.write(frame)success,frame = videoCapture.read()

运行结果：

代码	文件扩展名	备注
cv2.VideoWriter fouree (T’, ‘4’，‘2’，‘0’)	.avi	该选项是一一个未压缩的YUV颜色编码，是4:2:0色度子采样。这种编码有很好的兼容性，但会产生较大文件。
cv2.VideoWriter_ fouree (‘P’，T’, ‘M’, ‘1’)	.avi	该选项是MPEG-1编码类型。
cv2.VideoWriter_ fourcc (‘X’, ‘V’，T, ‘D’)	.avi	该选项是MPEG-4编码类型，如果希望得到的视频大小为平均值，推荐使用此选项。
cv2.VideoWriter_ fourcc(‘T’,‘H’,‘E’ ，‘O’)	.ogv	该选项是Ogg Vorbis
cv2.VideoWriter_ fourcc (‘F’，‘L’, ‘V’, ‘1’)	.flv	该选项是一个Flash视频

1.5 捕获摄像头的帧并保存

捕获摄像头10s的视频信息，并写入一个AVI文件中：

import cv2cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)
fps = 30
size = (int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cameraCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
videoWriter = cv2.VideoWriter("siqi.avi",cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0'),fps,size)success,frame = cameraCapture.read()
numFramesRemaining = 10*fps-1
while success and numFramesRemaining > 0:videoWriter.write(frame)success,frame = cameraCapture.read()numFramesRemaining -= 1
cameraCapture.release()

运行结果：

1.6 在窗口显示图像

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread("gray.png")
cv2.imshow('siqi_show',img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行结果：

1.7 在窗口显示摄像头帧

OpenCV的窗口函数和waitKey()函数相互依赖。OpenCV 的窗口只有在调用waitKey()函数时才会更新，waitKey()函数只有在OpenCV窗口成为活动窗口时，才能捕获输人信息。鼠标回调雨数setMouseCallback()有五个参数。param为可选参数，它是setMouseCallback(函数的第三个参数，默认情况下，该参数是0。
实时显示摄像头帧，按任意键结束：

import cv2clicked = False
def onMouse(event,x,y,flags,param):global clickedif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:clicked = TruecameraCapture = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('siqi')
cv2.setMouseCallback('siqi',onMouse)print('press any key to stop!')
success,frame = cameraCapture.read()
while success and cv2.waitKey(1) == -1 and not clicked:cv2.imshow('siqi',frame)success,frame = cameraCapture.read()cv2.destroyWindow('siqi')
cameraCapture.release()

运行结果：
回调事件参数可以取如下的值，它们分别对应不同的鼠标事件。

回调事件参数	事件描述
cv2.EVENT MOUSEMOVE	该事件对应鼠标移动
cv2. EVENT LBUTTONDOWN	该事件对应鼠标左键按下
cv2. EVENT RBUTTONDOWN	该事件对应鼠标右键按下
cv2.EVENT MBUTTONDOWN	该事件对应鼠标中间键按下
cv2.EVENT LBUTTONUP	该事件对应鼠标左键松开
cv2.EVENT_ RBUTTONUP	该事件对应鼠标右键松开
cv2.EVENT MBUTTONUP	该事件对应鼠标中间键松开
cv2.EVENT LBUTTONDBLCLK	该事件对应双击鼠标左键
cv2.EVENT RBUTTONDBLCLK	该事件对应双击鼠标右键
cv2.EVENT MBUTTONDBLCLK	该事件对应双击鼠标中间键

鼠标回调的标志参数可能是以下事件的按位组合：

鼠标回调的标志参数	对应事件描述
cv2.EVENT FLAG LBUTTON	该事件对应按下鼠标左键
cv2.EVENT FLAG RBUTTON	该事件对应按下鼠标右键
cv2.EVENT FLAG MBUTTON	该事件对应按下鼠标中间键
cv2.EVENT FLAG CTRLKEY	该事件对应按下Ctrl键
cv2.EVENT FLAG SHIFTKEY	该事件对应按下Shift 键
cv2.EVENT FLAG ALTKEY	该事件对应按下Alt键

OpenCV不提供任何处理窗口事件的方法。例如：当单击窗口的关闭按钮时，并不能关闭应用程序。

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