1、图像操作

cv.imread()

使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

cv.IMREAD_COLOR: 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。（默认模式）。
cv.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图像
cv.IMREAD_UNCHANGED:加载图像，包括alpha通道

注意：除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0 或-1。即使图像路径错误，它也不会引发任何错误，但是 print img 会给出
None

import numpy as np
import cv2#加载彩色灰度图像
img = cv2.imread('mess.jpg'，0)

cv.imshow()

使用函数**cv.imshow()**在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。
第一个参数是窗口名称，它是一个字符串。第二个参数是我们的对象。你可以根据需要创建任意多个窗口，但可以使用不同的窗口名称。

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果 0 被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键 a 等。
**cv2.destroyAllWindows()**只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，请使用函数 cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。

注意在特殊情况下，你可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。
在这种情况下，你可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能 cv.namedWindow() 完成的。

默认情况下，该标志为 cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果将标志指定为 cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时，这将很有帮助。

cv2.namedWindow('image'，cv2.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image'，img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv.imwrite()

写入图像使用函数cv.imwrite()保存图像。
第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。

cv.imwrite('messigray.png'，img)

这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。

总结

在下面的程序中，以灰度加载图像，显示图像，按 s 保存图像并退出，或者按 ESC 键直接退出而不保存。

import numpy as np
import cv2 as cvimg = cv.imread('messi5.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)# 等待ESC退出
if k == 27: cv.destroyAllWindows()# 等待关键字，保存和退出
elif k == ord('s'): cv.imwrite('messigray.png',img) cv.destroyAllWindows()

如果使用的是64位计算机，则必须 k = cv.waitKey(0) 按如下所示修改行:

k = cv.waitKey(0) & 0xFF

2、视频操作

cv.VideoCapture()

从相机中读取视频

通常情况下，我们必须用摄像机捕捉实时画面。提供了一个非常简单的界面。让我们从摄像头捕捉一段视频(我使用的是我笔记本电脑内置的网络摄像头) ，将其转换成灰度视频并显示出来。

要捕获视频，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧捕获。但是在最后，不要忘记释放俘虏。

import numpy as np
import cv2 as cvcap = cv.VideoCapture(0) if not cap.isOpened():print("Cannot open camera")exit() while True:# 逐帧捕获ret, frame = cap.read() # 如果正确读取帧，ret为True if not ret:print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") break# 我们在框架上的操作到这里gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 显示结果帧ecv.imshow('frame', gray)if cv.waitKey(1) == ord('q'):break# 完成所有操作后，释放捕获器
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

cap.isOpened：有时，cap可能尚未初始化捕获。在这种情况下，此代码显示错误。你可以通过 cap.isOpened() 方法检查它是否已初始化。如果是 True ，那么确定。否则，使用 cap.open() 打开它。
cap.read()：返回布尔值( True / False )。如果正确读取了帧，它将为 True 。因此，你可以通过检查此返回值来检查视频的结尾。
cap.get：可以使用 cap.get(propId) 方法访问该视频的某些功能，其中propId是0到18之间的一个数字。每个数字表示视频的属性(如果适用于该视频)，并且可以显示完整的详细信息在这里看到:cv::VideoCapture::get()。其中一些值可以使用 cap.set(propId，value) 进行修改。 value 是你想要的新值。

例如，我可以通过 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 和 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) 检查框架的宽度和高度。默认情况下，它的分辨率为640x480。但我想将其修改为320x240。只需使用和即可。

ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) and
ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)

从文件播放视频

它与从相机捕获相同，只是用视频文件名更改摄像机索引。另外，在显示框架时，请使用适当的时间 cv.waitKey() 。如果太小，则视频将非常快，而如果太大，则视频将变得很慢(嗯，这就是显示慢动作的方式)。正常情况下25毫秒就可以了。

import numpy as np
import cv2 as cvcap = cv.VideoCapture('vtest.avi') while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()# 如果正确读取帧，ret为True if not ret:print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")breakgray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('frame', gray)if cv.waitKey(1) == ord('q'):breakcap.release()
cv.destroyAllWindows()

cv.VideoWriter()

保存视频所以我们捕捉一个视频，一帧一帧地处理，我们想要保存这个视频。对于图像，它非常简单，只需使用 cv.imwrite()。这里还需要做一些工作。

这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们应该指定输出文件名(例如: output.avi)。然后我们应该指定 FourCC 代码(详见下一段)。然后传递帧率的数量和帧大小。最后一个是颜色标志。如果为True ，编码器期望颜色帧，否则它与灰度帧一起工作。

FourCC:http://en.wikipedia.org/wiki/FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。可用代码列表可在fourcc.org中:http://www.fourcc.org/codecs.php 找到。它取决于平台。遵循编解码器对我来说效果很好。

在Fedora中:DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。(最好使用XVID。MJPG会生成大尺寸的视频。X264会生成非常小的尺寸的视频)
在Windows中:DIVX(尚待测试和添加)
在OSX中:MJPG(.mp4)，DIVX(.avi)，X264(.mkv)。

FourCC代码作为MJPG的 cv.VideoWriter_fourcc(‘M’，‘J’，‘P’，‘G’) or cv.VideoWriter_fourcc(*‘MJPG’) 传递。

在从摄像机捕获的代码下面，沿垂直方向翻转每一帧并保存。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# 定义编解码器并创建VideoWriter对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) while cap.isOpened():ret, frame = cap.read() if not ret:print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")breakframe = cv.flip(frame, 0)# 写翻转的框架out.write(frame) cv.imshow('frame', frame)if cv.waitKey(1) == ord('q'):break# 完成工作后释放所有内容
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

OpenCV 图像/视频读取显示相关推荐

【opencv】(1) 基础操作：图像视频读取、图像截取、颜色通道
主要内容有:图像及视频的读取和保存.图像显示.转换灰度图.图像截取.颜色通道提取和组合那我们开始吧. 1. 图像操作首先我们导入opencv库,彩色图像一般都是由RGB(红绿蓝)三颜色通道构成,灰 ...
OpenCV计算机视觉学习（1）——图像基本操作（图像视频读取，ROI区域截取，常用cv函数解释）
人工智能学习离不开实践的验证,推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛,以此来提升自己的能力.FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台.每周免费提供 ...
基于OpenCV之视频读取,处理和显示框架的搭建(一)
主要包括以下内容: 1.使用的主要函数的说明. 2.两个实例:视频读取和显示.搭建视频读取和处理框架,调用canny函数提取边缘并显示. 3.一些注意事项和代码说明. 一.使用的主要函数 1.延时函数 ...
C++ openCV 图像的读取、显示、保存、加权融合、改变对比度、修改色域
文章目录图像的读取.显示.保存图像的读取图像的显示图像的保存图像的属性修改图像的色域修改图像的对比度.数据类型修改两张图像的加权融合图像的读取.显示.保存使用的命名空间 #prag ...
【OpenCV-Python】教程：1-2 视频读取显示保存
文章目录目标代码 VideoCapture 接口参数 get 接口参数 set 原型 VideoWriter 扩展信息运行时选择后端API 使能后端API 第三方驱动和相机 FFmpeg [ ...
Opencv图像基本操作——读取、显示、截取图像、属性、颜色通道、边界填充、图像融合
引言我们都会有一个疑惑:计算机眼中的图像长什么样子呢? 首先拿来一张图片分割成无数个小格,每一个小格叫做像素点,计算机中的图像是由像素点构成的像素矩阵,像素点构成它的每一个值都是在0-255之间浮动 ...
opencv播放视频实时显示帧速（FPS），即是每秒帧数
FPS是测量用于保存.显示动态视频的信息数量.通俗来讲就是指每秒变化的画面数. getTickCount: 它返回从操作系统启动到当前所经过的毫秒数,常常用来判断某个方法执行的时间,其函数原型是DWO ...
C/C++ OpenCV图像的载入,显示,输出
首先有以下几个介绍 1.Mat类用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构,默认情况下其尺寸为0. 2.imread()函数图片的载入 Mat imread(const string& fil ...
毕业设计-opencv图像视频质量评价分析
目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言

OpenCV 图像/视频读取显示

1、图像操作

cv.imread()

cv.imshow()

cv.imwrite()

总结

2、视频操作

cv.VideoCapture()

从相机中读取视频

从文件播放视频

cv.VideoWriter()

OpenCV 图像/视频读取显示相关推荐

最新文章

热门文章

OpenCV 图像/视频 读取 显示

1、图像操作

cv.imread()

cv.imshow()

cv.imwrite()

总结

2、视频操作

cv.VideoCapture()

从相机中读取视频

从文件播放视频

cv.VideoWriter()

OpenCV 图像/视频 读取 显示相关推荐

最新文章

热门文章

OpenCV 图像/视频读取显示

OpenCV 图像/视频读取显示相关推荐