opencv怎么不支持cv2,opencv4视频
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1.图片加载
2、显示图片
3、图像显示窗口创建与销毁,
如图不设定直接调用imshow窗口是不可改变的
4、图片宽、高、通道数获取img.shape 返回图像高(图像矩阵的行数)、宽(图像矩阵的列数)和通道数3个属性组成的元组,若图像是非彩色图,则只返回高和宽组成的元组。5、图像像素数目和图像数据类型的获取图像矩阵img的size属性和dtype分别对应图像的像素总数目和图像数据类型。一般情况下,图像的数据类型是uint8。
6、生成指定大小的空图像
imgFix = np.zeros((300,500),np.uint8)
7、访问和操作图像像素通过操作vc对像OpenCV中图像矩阵的顺序是B、G、R。可以直接通过坐标位置访问和操作图像像素。
8、分开访问和修改图像某一通道像素值
9、 图像三通道分离和合并分离图像通道可以使用cv2中的split函数,合并使用merge函数。
10、 在图像上输出文字使用putText函数在图片上输出文字,函数原型:
参数:img: 图像text:要输出的文本org: 文字的起点坐标fontFace: 字体fontScale: 字体大小color: 字体颜色thickness: 字图加粗
11、 图像缩放缩放使用cv2.resize()函数,resize函数里的size第一个是宽(列),第二个是高(行)
cv2.resize(img, (200, 100))
12、图片裁剪
#调整图片大小
等待图片的关闭
保存灰色图片
VideoCapture 读取视频一、语法:cap = cv2.VideoCapture(0) 说明:参数0表示默认为笔记本的内置第一个摄像头,如果需要读取已有的视频则参数改为视频所在路径路径,例如:cap=cv2.VideoCapture(‘video.mp4’)
二、语法:cap.isOpened() 说明:判断视频对象是否成功读取,成功读取视频对象返回True。
三、语法:ret,frame = cap.read() 说明:按帧读取视频,返回值ret是布尔型,正确读取则返回True,读取失败或读取视频结尾则会返回False。frame为每一帧的图像,这里图像是三维矩阵,即frame.shape = (640,480,3),读取的图像为BGR格式。
四、语法:key = cv2.waitKey(1) 说明:等待键盘输入,参数1表示延时1ms切换到下一帧,参数为0表示显示当前帧,相当于暂停。
将一副图像从rgb颜色空间转换到hsv颜色空间
利用cv2.inRange函数设阈值,去除背景部分
第一个参数:hsv指的是原图第二个参数:lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值,图像值变为0第三个参数:upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值,图像值变为0而在lower_red~upper_red之间的值变成255
中值滤波medianBlur中值滤波对消除椒盐噪声非常有效,能够克服线性滤波器带来的图像细节模糊等弊端,能够有效保护图像边缘信息,是非常经典的平滑噪声处理方法。
参数解释:. InputArray src: 输入图像,图像为1、3、4通道的图像,当模板尺寸为3或5时,图像深度只能为CV_8U、CV_16U、CV_32F中的一个,如而对于较大孔径尺寸的图片,图像深度只能是CV_8U。. OutputArray dst: 输出图像,尺寸和类型与输入图像一致,可以使用Mat::Clone以原图像为模板来初始化输出图像dst. int ksize: 滤波模板的尺寸大小,必须是大于1的奇数,如3、5、7……
cv2.findContours()函数 //查找轮廓
第一个参数是寻找轮廓的图像;第二个参数表示轮廓的检索模式,有四种(本文介绍的都是新的cv2接口):cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓,上面的一层为外边界,里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体,这个物体的边界也在顶层。cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。
第三个参数method为轮廓的近似办法cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点,相邻的两个点的像素位置差不超过1,即max(abs(x1-x2),abs(y2-y1))==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平方向,垂直方向,对角线方向的元素,只保留该方向的终点坐标,例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1,CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法
返回值 cv2.findContours()函数返回两个值,一个是轮廓本身,还有一个是每条轮廓对应的属性
生成一个最小的矩形,把找到的轮廓包起来。这个函数很简单,cnt是一个轮廓点集合,也就是它的参数,可以通过cv2.findContours获取;返回四个值,分别是x,y,w,h;x,y是矩阵左上点的坐标,w,h是矩阵的宽和高
cv2.rectangle 这个函数的作用是在图像上绘制一个简单的矩形。参数解释
第一个参数:img是原图
第二个参数:(x,y)是矩阵的左上点坐标
第三个参数:(x+w,y+h)是矩阵的右下点坐标
第四个参数:(0,255,0)是画线对应的rgb颜色
第五个参数:2是所画的线的宽度
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