利用OpenCV3处理文件_opencv3 utf8-优快云博客

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1. 读/写图像文件

OpenCV的imread函数()和imwrite函数()都可以支持各种静态文件格式。无论哪种格式，每个像素都有一个值，但不同格式表示像素的方式又有所不同。
利用二维numpy数组创建的简单图像和利用cv2.cvColor函数将该图像转换成BGR(Blue-green-red)格式，通过shape属性来查看图像的结构。
numpy创建的数组属性返回为(3,3)，而转为BGR格式则返回(3,3,3)，这表明每个像素存在三个通道。
在这里插入图片描述也可以通过读取一种格式的图像文件，然后将其保存为另一种格式，如下图：
在默认的情况下，即使是灰度图像imread()函数也会返回BGR格式的图像，BGR和RGB所表的色彩空间相同，但是字节顺序相反。
以下选项可作为imread()函数的参数：
****IMREAD_ANYCOLOR = 4
****MREAD_ANYDEPTH = 2
****IMREAD_COLOR = 1
****IMREAD_GRAYSCALE = 0
****IMREAD_LOAD_GOAL = 8
****IMREAD_UNCHANGED = -1
下图则将加载的png文件作为灰度图像，然后又将其保存为灰度的png图像：
在这里插入图片描述无论采用哪种模式，imread()函数会删除所有alpha通道的信息（透明度）。imwrite()函数要求图像为BGR或灰度格式，并且每个通道要有一定的位（bit)，输出格式要支持这些通道。例如，bmp格式要求每个通道有8位，而PNG允许每个通道有8位或16位。

2.图像与原始字节之间的转换

一个OpenCV图像是.array类型的二维或者三维数组。一个24位的BGR图像是一个三维数组，可使用表达式访问这些值，例如image[0,0,0]，第一个值表示y或者行，第二个值表示x或者列，第三个值表示颜色通道。
还有另一种表达式，如image[0,0]或image[0,0]=128可表示为image.item((0,0))或image.setitem((0,0),128)。对于单像素操作第二种表示方式更为有效。
使用 Python标准的os.random()函数可随机生成原始字节,随后会把该字节转换为 NumPy数组。需要注意的是,诸如 numpy.random.randint(O,256,120000 reshape(300,400)语句也能直接(并且更高效地)随机生成 NumPy数组。使用 os.randon函数的唯一理由是该语句有助于展示原始字节的转换。

3. 使用numpy.array访问图像数据

#coding:utf-8
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:\Algorithm\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Chapter 3_Code\gg.jpeg")
# 使用循环来处理Pyhton数组的效率较低，使用数组索引能够高效的操作像素尤其对于视频数据来讲
img[:,:,1] = 0
# 上面的那一行代码可获得 所有行和列的全部像素，并将其所有的G（绿色）设置为0
#  若显示此图像，则会发现无绿色

import cv2
import numpy as np
img= cv2.imread("D:\Algorithm\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Chapter 3_Code\gg.jpeg")
my_roi=img[0:100,0:100]
img[300:400,300:400]= my_roi  #通过numpy将某一区域与变量绑定，并将该区域的值分配到其他区域

4. 在窗口显示图像

#coding:utf-8
import cv2
import numpy as np

## 图像位置尽量选择绝对位置
img = cv2.imread("D:\Algorithm\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Chapter 3_Code\gg.jpeg")
cv2.imshow('my image', img)
cv2.waitKey() #窗口显示帧
cv2.destroyAllWindows()

利用OpenCV的imshow()函数来实现图像的显示。imshow()函数有两个参数：
第一个参数是显示图像的名称。
** 如果图片放在当前文件夹下，直接写文件名就行了，如’gg.jpeg’。
** 否则，需要给出绝对路径，如"D:\Algorithm\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Learning_OpenCV_3_Computer_Vision_with_Python_Second_Edition_Code\Chapter 3_Code\gg.jpeg"
第二个参数是图像的读取方式。
** cv2.IMREAD_COLOR：彩色图，默认值(1)
** cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图(0)
** cv2.IMREAD_UNCHANGED：包含透明通道的彩色图(-1)
最后调用 destroyAllwindows()函数可以释放由 OpenCV创建的所有窗口。

5. 在窗口显示摄像头帧

OpenCV的 namedWindow()、 imshow()和 Destroy Window()函数允许指定窗口名来创建、显示和销毁( destroy)窗口。此外,任意窗口下都可以通过 waitKeyo函数来获取键盘输人,通过 setMouseCallback()函数来获取鼠标输入。

#coding:utf-8
import cv2

clicked = False
def onMouse(event, x, y, flags, param):
	global clicked
	if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
		clicked == True

cameraCapture = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('MyWindow')
cv2.setMouseCallback('MyWindow', onMouse)

print 'Showing camera feed. Click window or press any key to stop.'

success, frame = cameraCapture.read()
while success and cv2.waitKey(1) == -1 and not clicked:
	cv2.imshow('MyWindow', frame)
	success, frame = cameraCapture.read()

cv2.destroyAllWindows('MyWindow')
cameraCapture.release()

waitKey()的参数为等待键盘触发的时间，单位为毫秒，时间一到，会继续执行接下来的程序，传入0的话表示一直等待，如cv2.waitKey(0)。
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,才能捕获输入信息。

6.视频文件的读/写

OpenCV提供的VideoCapture类和VideoWriter类支持各种格式的视频文件。
在到达视频文件末尾之前，可以通过VideoCapture类的read()函数来获取新的帧，每一帧是基于BGR格式的图像。
可将一幅图像传递给VideoWriter类的write()函数，该函数会将这幅图像加到VideoWriter类指向的文件中。

#coding:utf-8
import cv2

videoCapture = cv2.VideoCapture('MyInputVideo.avi') #使用绝对路径

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('MyOutputVedio.avi', cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), fps, size)  # 版本为OpenCV 3.0.0，MyOutputVedio.avi使用绝对路径

success, frame = videoCapture.read()
while success:
	VideoWriter.write(frame)
	success, frame = videoCapture.read()