计算机视觉（一）

约定不等于承诺〃 2022-06-03 08:09 288阅读 0赞

大多数常用的OpenCv函数都在cv2模块内，cv2并非指OpenCv2.x.x,是指该模块引入了一个跟好的API接口

一、二维Numpy创建图像

cvtColor：格式转换

def cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None): pass

#coding:utf-8 #绝对路径是使用的是‘/’ from cv2 import * import numpy #创建矩阵，元素类型是8位无符号整型 img=numpy.zeros((100,100),dtype=numpy.uint8) print img.shape#shape返回图像的行列数及通道数 #格式转换:使用函数转换成BGR格式----3通道 img=cvtColor(img,COLOR_GRAY2BGR) print img.shape imshow("Img",img) waitKey()

二、显示一张图片

**将光标定位在函数名处，按下Ctrl+B。Pycharm会自动跳转到函数的定义：**

**函数：**

1、imread：读取图片

def imread(filename, flags=None): pass

参数1：图片名称

参数2：flag默认1（原图）

还有：

IMREAD_ANYCOLOR = 4
    IMREAD_ANYDEPTH = 2
    
    IMREAD_GRAYSCALE = 0（灰度图）
    
    IMREAD_LOAD_GDAL = 8
    
    IMREAD_UNCHANGED = -1

2、nameWindow：窗口显示函数

def namedWindow(winname, flags=None): pass

参数1：窗口名

参数2：:

3、imshow：图片显示

def imshow(winname, mat): pass参数1：要显示图片所在窗口名

参数2：图片对象

#coding:utf-8 #绝对路径是使用的是‘/’ from cv2 import * image=imread('D:/temp/1.jpg') namedWindow('My picture',1) imshow('My picture',image) waitKey() 三、图片保存 imwrite：要求图像为BGR或灰度格式 def imwrite(filename, img, params=None): pass参数1：图片名加格式 参数2：待保存图片 
     四、图像元素访问 1、直接访问 image[i,j]：i表示图像的行坐标，j表示图像的纵坐标。输出的是该坐标处的像素值（个数>=1）。 image[i,j,k]:i表示图像的行坐标，j表示图像的纵坐标,k表示通道。输出的是该坐标处第k通道的像素值(=1)。 若一幅图像的每个通道为8位，则可将其显示转换为标准的一维Python bytearray格式： byteArray = bytearray(image) 反之，bytearray含有恰当顺序的字节，可以通过显示转换和重构，得到numpy.array形式的图像： 　garyImage = numpy.array(garyByteArray ).reshape(height, width)     bgrImage = numpy.array(bgrByteArray ).reshape(height, width, 3) 无论改变怎样的形状，图像的总像素值不变即 height*width*k 值一定 #coding:utf-8
    #绝对路径是使用的是‘/’
    from cv2 import *
    import numpy
    #创建矩阵，元素类型是8位无符号整型
    img=numpy.zeros((100,100),dtype=numpy.uint8)
    print img
    print img.shape#shape返回图像的行列数及通道数
    #格式转换:使用函数转换成BGR格式----3通道
    img=cvtColor(img,COLOR_GRAY2BGR)
    for i in range(50,60):
        for j in range(50,60):
            img[i,j]=[0,255,0]
    print img.shape
    byteArray=bytearray(img)
    BgrImg=numpy.array(byteArray).reshape(1000,100,3)
    print byteArray
    imshow("Img",img)
    imshow("Img1",BgrImg)
    waitKey()
    
    Demo： #coding:utf-8
    #绝对路径是使用的是‘/’
    from cv2 import *
    # from cv22 import *
    import numpy
    import os
    # 创建一个90000个随机字节的数组
    ##os.urandom(n) 返回n个随机byte值的
    rdByteArray=bytearray(os.urandom(90000))
    #转换成矩阵形式1*n形式
    flatNumpyArray=numpy.array(rdByteArray)
    # print flatNumpyArray
    # print rdByteArray
    
    #将矩阵改变形状为300*300=90000的灰度图
    grayImag=flatNumpyArray.reshape(600,600)
    #存储
    imwrite('ranImage.png',grayImag)
    #显示
    imshow('P1',grayImag)
    
    #将矩阵转换成200*150*3=360000的彩色图
    bgrImage=flatNumpyArray.reshape(200,150,3)
    imwrite("bgrImage.png",bgrImage)
    imshow("P2",bgrImage)
    waitKey()运行后显示结果：
    
                                    
      2、使用item和itemset函数 item(i,j,k):i,j像素坐标，k表第k通道 itemset（（i,j,k）,val）：(i,j,k)同上，val表该坐标下的值修改为val 
     from cv2 import *
    img=imread('D:/temp/1.jpg')
    print img.item(150,120,0)
    print img[150,120,0]
    img.itemset((150,120,0),255)
    print img[150,120,0]
    图片的高度即行数，宽度即列数 
     3、Roi（感兴趣区域设置） Demo： from cv2 import *
    import  numpy
    img1=imread("D:/temp/1.jpg")
    img2=imread("D:/temp/3.jpg")
    #输出图片大小
    print img1.shape
    print img2.shape
    print img1.size
    print img1.dtype
    
    imshow("Pic1",img1)
    imshow("Pic2",img2)
    
    #选定区域赋值
    img1[100:110,100:110]=0
    imshow("Pic3",img1)
    
    Roi=img2[100:200,100:200]
    imshow("Roi",Roi)
    img1[0:100,300:400]=Roi#确保两个区域大小相同
    imshow("pic",img1)
    
    waitKey()
     shape：NumPy返回包含宽度、高度和通道数（如果图像是彩色的）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unit8类型） 
    五、视频文件读写 D:\Anaconda;D:\Anaconda\Scrips;D:\opencv\sources\3rdparty\ffmpeg; 1、读取视频 OpenCV读取视频, 获得视频的格式, 读取视频的每一帧, 播放控制; 使用VideoCapture()和read()函数 def VideoCapture(): # real signature unknown; restored from __doc__ """ VideoCapture() -> <VideoCapture object> or VideoCapture(filename) -> <VideoCapture object> or VideoCapture(device) -> <VideoCapture object> """ pass read()函数返回两个值 第一个值为True或False，代表有没有读到图片 第二个是frame，是当前截取一帧的图片。

Demo1：

from cv2 import * import string #获得视频的格式 filename='59.flv' videocapture=VideoCapture(filename) # #获得码率 fps=videocapture.get(CAP_PROP_FPS) #读帧 success,frame=videocapture.read() while success: # 显示 imshow("My video",frame) # 延迟 waitKey(1000/int(fps)) # 获取下一帧 success,frame=videocapture.read()通过编译器，可终止视频播放。

Demo2： from cv2 import * filename='D:/temp/2.mp4' cap =VideoCapture(filename) while (cap.isOpened()): ret,frame = cap.read() imshow('video test',frame) key =waitKey(10) #按下Esc键视频退出 if key == 27: break #按下空格键，截取一张图 if key == ord(' '): imwrite('vid_result.jpg',frame)

2、写视频

OpenCV写视频, 需要指定视频的格式, 可以从原视频中获取; 使用VideoWriter()和write()函数

def VideoWriter(filename=None, fourcc=None, fps=None, frameSize=None, isColor=None): # real signature unknown; restored from __doc__

""" VideoWriter([filename, fourcc, fps, frameSize[, isColor]]) -> <VideoWriter object> """ pass参数1：输出视频名称+格式

参数2：视频编码

fourcc为 四个字符用来表示压缩帧的codec 例如： CV_FOURCC('P','I','M','1') = MPEG-1 codec CV_FOURCC('M','J','P','G') = motion-jpeg codec CV_FOURCC('M', 'P', '4', '2') = MPEG-4.2 codec CV_FOURCC('D', 'I', 'V', '3') = MPEG-4.3 codec CV_FOURCC('D', 'I', 'V', 'X') = MPEG-4 codec CV_FOURCC('U', '2', '6', '3') = H263 codec CV_FOURCC('I', '2', '6', '3') = H263I codec CV_FOURCC('F', 'L', 'V', '1') = FLV1 codec

参数3：fps“Frames Per Second”在计算机图像范畴内被翻译为：“每秒传输帧数”。

参数4：视频帧尺寸

参数5：如果非零，编 码器将希望得到彩色帧并进行编码；否则，是灰度帧（只有在Windows下支持这个标志）。

帧速率和帧大小也必须要指定，因为需要从另一个视频文件复制视频帧，这些属性可以通过VideoCapture类的get()函数得到。

from cv2 import * import string #获得视频的格式 #输入视频路径 InputVideoPath='D:/temp/6.mp4' videocapture=VideoCapture(InputVideoPath) #输出路径 OutVideoPath='D:/temp/1.avi' # #获得码率及尺寸 fps=videocapture.get(CAP_PROP_FPS) size=(int(videocapture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(videocapture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) #指定写视频的格式, I420-avi, MJPG-mp4 videowrite=VideoWriter(OutVideoPath,VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'),fps,size) #读帧 success,frame=videocapture.read() while success: # 显示 imshow("My video",frame) # 延迟 waitKey(1000/int(fps)) # # 写视频帧 videowrite.write(frame) # 获取下一帧 success,frame=videocapture.read()
    3、读/写视频出现错误

参考：

解决windows+python+opencv无法读取视频的问题： http://blog.csdn.net/lql0716/article/details/52476190 Python Opencv2 Opencv3 videoCapture 视频读取失败解决办法： http://blog.csdn.net/serena9636/article/details/52525379 python + opencv: 解决不能读取视频的问题： http://lib.csdn.net/article/opencv/32902 Opecv + Anaconda 读取视频（windows） https://www.cnblogs.com/ctfighting/p/5689925.html 解决python中opencv无法读取视频的问题
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_692047900102wpbv.html

参考：

http://www.cnblogs.com/xiaotongtt/p/6594133.html