# OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。 他是开源的
# cv不支持中文 所有的中文都不支持 包括路径里面的中文不然就报错
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
def put_text(image, text, position, font_path, font_size, color):
# 将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像
pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 创建一个可以在给定图像上绘图的对象
draw = ImageDraw.Draw(pil_image)
# 加载字体
font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)
# 在图像上绘制文本
draw.text(position, text, fill=color, font=font)
# 将 PIL 图像转换回 OpenCV 图像
image_with_text = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
return image_with_text
def demo1(): # 创建窗口的完整写法 这个可以自由的更改窗口大小
# cv2.namedWindow 是 OpenCV 库中的一个函数，用于创建一个命名窗口，以便在该窗口中显示图像或进行其他图形操作。这个函数在处理图像和视频时非常有用，尤其是在开发基于图像处理的应用程序时
# cv2.namedWindow(winname, flags=None)
# winname (str): 窗口的名称。这个名称必须是唯一的，因为它是用来标识窗口的。
# flags (int, 可选): 窗口的标志，用于设置窗口的行为。默认值为cv2.WINDOW_AUTOSIZE
# 常见的标志包括：
# cv2.WINDOW_NORMAL: 允许调整窗口大小。
# cv2.WINDOW_AUTOSIZE`: 窗口大小根据图像大小自动调整，不能手动调整
# 创建窗口函数
cv2.namedWindow("image",cv2.WINDOW_NORMAL) # 传入窗口名称 和 是否允许手动调整窗口大小
# 设置窗口大小 cv2.resizeWindow("Image Window",500,300) 分别传入窗口名称和长和宽
cv2.resizeWindow("image",500,300)
# 读取一个图片 变量名=cv2.imread(路径) 返回的是一个图片的矩阵
image=cv2.imread("../../assets/images/car.png") # 路径转义问题 字符前面加r
# 用窗口显示图片
cv2.imshow("image",image)
# 等待键盘操作 0 无限等待 单位毫秒
# 使用 `cv2.waitKey` 暂停程序执行，等待用户按键。参数 `0` 表示无限期等待，直到有按键事件发生。返回值：是一个ASCII值，例如：q 键 ASCII 值为 113 ESC 键是27 int型
# 可以使用这个返回值进行一些布尔操作
while True:
if cv2.waitKey(0)==27:
break
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
return None
def demo2():# 利用numpy创建一个图片矩阵 快速创建图片窗口 不写窗口大小
# 你可以使用np.zeros函数创建一个全零数组，这个数组可以表示一个空白图像。数组的形状应该符合图像的尺寸和通道数（例如，对于 RGB 图像，形状应为(height, width, 3)）height, width,就是图片的宽高
# 3通道是RGB 1通道是灰度图像
cv2.namedWindow("image")
image=np.zeros((300,200,3))
cv2.imshow("image",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存图片 cv2.imwrite(保存的路径(别忘了后缀),图片矩阵变量) 返回值是一个布尔值 保存成功为True 失败则False
if cv2.imwrite("../../assets/images/black.png", image):
print("保存成功")
else:
print("保存失败")
pass
def demo3(): # 图片裁剪
"""
假设你有一个图像 `img`，它的类型是 `numpy.ndarray`。`img[y:y+h, x:x+w]` 的含义如下：
x: 子区域左上角的 x 坐标。
y: 子区域左上角的 y 坐标。
w: 子区域的宽度。
h: 子区域的高度。
切片操作
img[y:y+h, x:x+w]提取的是从(x, y)开始，宽度为 `w`，高度为 `h` 的矩形区域。
"""
# 从左上到右下 x，y是左上角的坐标 wh是宽和高
x,y,w,h=200,150,300,100
img=cv2.imread("../../assets/images/car.png")
license_plate=img[y:y+h,x:x+w]
cv2.namedWindow("image")
cv2.namedWindow("image2")
cv2.imshow("image",license_plate)
cv2.imshow("image2",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pass
def demo4():
# `cv2.resize`是OpenCV库中的一个函数，用于调整图像的大小。这个函数在图像处理中非常常用，特别是在需要对图像进行缩放、放大或缩小以适应不同需求时。 cv2.resize（图片矩阵，(宽，高）) 图像的大小不是窗口的大小
#
# 获取图片规格 返回一个元组 为宽和高和通道数 img.shape 返回一个元组(宽,高,通道数)
img = cv2.resize(cv2.imread("../../assets/images/car.png"), (100, 100))
cv2.namedWindow("image")
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
shape1=img.shape
print(shape1)
def circle():# 图像绘制
# 绘制圆形
# cv2.circle()函数用于在图像上绘制圆形。该函数的语法如下：
# cv2.circle(img, center, radius, color, thickness) 在img 上面绘制
# img：要绘制圆形的图像。
# center`：圆心的坐标。
# radius`：圆的半径。
# `color`：圆的颜色，通常是一个表示BGR颜色的元组，例如`(255, 0, 0)`表示蓝色。
# thickness`：圆的边界线条的厚度，如果为负值或`cv2.FILLED`，表示填充整个圆。
img=cv2.imread("../../assets/images/car.png")
cv2.namedWindow("img")
center=(50,50)
radius=50
color=(255,0,0)
w=5
round1=cv2.circle(img,center=center,radius=radius,color=color,thickness=w)
cv2.imshow("img",round1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pass
def rectangle(): # 绘制矩形
# cv2.rectangle()`函数用于在图像上绘制矩形。该函数的语法如下：
# cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])
# - `img`：要绘制矩形的图像。
# - `pt1`：矩形的一个顶点。
# - `pt2`：矩形对角线上的另一个顶点。
# - `color`：矩形的颜色，通常是一个表示BGR颜色的元组，例如`(255, 0, 0)`表示蓝色。
# - `thickness`：矩形边框的厚度，如果为负值或`cv2.FILLED`，表示填充整个矩形内部
img=np.zeros((400,400,3))
cv2.namedWindow("img")
rectangle1=cv2.rectangle(img,(50,50),(400,400),color=(255,0,0),thickness=10)
cv2.imshow("img",rectangle1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def putText():# 添加文本
# cv2.putText` 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上添加文本。这个函数在图像处理和计算机视觉任务中非常有用，特别是在需要标注图像、显示信息或调试时。
# cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]])
"""
- img (numpy.ndarray): 输入图像，通常是一个二维或三维的 NumPy 数组。
- text (str): 要添加的文本字符串。
- org (tuple): 文本的起始位置，是一个二元组 `(x, y)`，表示文本左下角的坐标。
- fontFace
(int): 字体类型，常见的字体类型包括：
- `cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`: 正常大小的无衬线字体
- `cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN`: 小号的无衬线字体
- `cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX`: 正常大小的无衬线字体，比 `FONT_HERSHEY_SIMPLEX` 更粗
- `cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX`: 正常大小的有衬线字体
- `cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX`: 正常大小的有衬线字体，比 `FONT_HERSHEY_COMPLEX` 更粗
- `cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX`: 手写风格的字体
- `cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX`: 手写风格的字体，比 `FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX` 更粗
- `cv2.FONT_ITALIC`: 斜体修饰符，可以与其他字体类型组合使用
- **fontScale** (float): 字体大小的比例因子。
- **color** (tuple): 文本颜色，是一个三元组 `(B, G, R)`，表示蓝色、绿色和红色的值。
- **thickness** (int, 可选): 文本线条的厚度，默认值为 1。
- lineType
(int, 可选): 线条类型，常见的线条类型包括：
- `cv2.LINE_4`: 4 连通线
- `cv2.LINE_8`: 8 连通线
- `cv2.LINE_AA`: 抗锯齿线（默认值）
返回值
- **img** (numpy.ndarray): 添加文本后的图像。
"""
img = cv2.imread("../../assets/images/car.png")
# 定义字体的文本内容
text = "后"
# 起始坐标
c = (100, 200)
# 字体格式
f = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
# 字体大小
size = 2
# 字体粗细
w = 1
# 字体颜色
color = (0, 0, 255)
# 写字
# c_img = cv2.putText(img,text=text,org=c,fontScale=size,fontFace=f,color=color,thickness=w)
# 换成中文
font_path = "../../assets/myfont/simhei.ttf"
c_img = put_text(img, "你好世界", c, font_path, 30, color)
cv2.imshow("a", c_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pass
def line():
# cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness lineType) -> img
# img: 输出图像，即要在这张图上绘制直线的图像。通常是一个 NumPy 数组。
# pt1: 直线的一个端点，是一个包含两个元素（x, y）的元组，代表该点的坐标。
# pt2: 直线的另一个端点，也是一个包含两个元素（x, y）的元组，代表该点的坐标。
# color: 直线的颜色，对于 BGR 图像，这应该是一个包含三个整数的元组，分别对应蓝色、绿色和红色的强度（例如 `(255, 0, 0)` 表示纯蓝色）。对于灰度图像，只需要一个整数值即可。
# thickness: 可选参数，定义直线的宽度。默认值是 1。
img = np.zeros((400, 400, 3))
cv2.namedWindow("img")
line1=cv2.line(img,(50,50),(400,400),color=(0,0,255),thickness=10)
cv2.imshow("img",line1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
pass
def mouse(): # 控制鼠标
# cv2.setMouseCallback是 OpenCV 提供的一个非常有用的函数，它允许用户定义一个回调函数，当鼠标事件发生时（如点击、释放、移动等），该回调函数会被调用。这在创建交互式应用程序时特别有用，比如图像标注工具、绘图程序等。
# 事件就是cv2的属性
# 定义窗口
cv2.namedWindow("img",cv2.WINDOW_NORMAL)
img = np.zeros((400, 400, 3))
# 执行鼠标操作的回调函数
def draw_test(event,x, y, flag, param):
global drawing
if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing=True
elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
if drawing:
cv2.circle(img, (x, y), 15, (255, 0, 0), -1)
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
drawing = False
cv2.circle(img, (x, y), 15, (255, 0, 0), -1)
# draw_test函数:
# event`: 鼠标事件类型，如 `cv2.EVENT_LBUTTONDOWN` 表示左键按下。
# x`, `y`: 鼠标事件发生时的坐标。
# flags` 额外的标志位，通常不用。
#`param: 传递给回调函数的参数，通常不用。
# cv2.setMouseCallback('image', draw_test)` 设置鼠标回调函数，当在 'image' 窗口中发生鼠标事件时，调用 `draw_test` 函数
cv2.setMouseCallback("img",draw_test)
drawing=False
while (True):
cv2.imshow('img', img)
if cv2.waitKey(20) == 27: # 按ESC退出
break
cv2.destroyAllWindows()
pass
def video():
# cv2.VideoCapture是OpenCV库中的一个类，用于从摄像头或视频文件中捕获视频帧。这个类提供了多种方法来控制视频捕获的过程，包括打开视频文件、读取视频帧、获取视频属性等。
# read()方法用于从视频源中读取下一帧。它返回一个布尔值和图像帧。布尔值表示是否成功读取了帧，图像帧是一个 NumPy 数组。
# release()方法用于释放视频捕获资源。在完成视频处理后，必须调用此方法来释放摄像头或视频文件。
# isOpened()方法用于检查视频捕获对象是否已经成功打开。返回布尔值
# get()和 set()方法用于获取和设置视频捕获属性。常用的属性包括帧宽、帧高、帧率等。 这个传入的参数是cv2的属性 set还要传入int大小
cap=cv2.VideoCapture(0) # 0代表摄像头 可以换成视频路径 实例化视频类
cv2.namedWindow("video",cv2.WINDOW_NORMAL)
# 是否成功打开视频对象
cap.isOpened()
# 获取帧宽
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
# 获取帧高
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
# 获取帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 设置帧宽
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
# 设置帧高
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
while (True): #
# 读取视频,ret 是否读取到，frame: 图片(帧)
ret, frame = cap.read() # 循环读取视频
if ret:
cv2.imshow("video", frame)
if cv2.waitKey(20) == 27:
break
# 必须调用release 释放资源占用
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__=="__main__":
# demo1()
# demo2()
# demo3()
# demo4()
# circle()
# rectangle()
putText()
# line()
# mouse()
# video()
pass
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