Opencv中基础的知识点（python实现）

1.创建窗口

import cv2
import numpy as np

def createWindow():
    #读取图片
    img=cv2.imread('images/1 (1).jpg')
    #创建窗口 flags=WINDOW_NORMAL表示可以改变窗口大小
    cv2.namedWindow(winname='window',flags=cv2.WINDOW_NORMAL)
    #缩放窗口的大小
    cv2.resizeWindow(winname='window',width=300,height=200)
    #显示窗口
    cv2.imshow('window',img)
    #获取鼠标或者键值
    key=cv2.waitKey(0)
    if (key&0XFF==ord('Q')):
        cv2.destroyAllWindows()
         #销毁所有的窗口


if __name__ == '__main__':
    print('PyCharm')
    createWindow()

---

2.保存图片

import cv2
import numpy as np

def createWindow():
    #读取图片
    img=cv2.imread('images/1 (1).jpg')
    #创建窗口 flags=WINDOW_NORMAL表示可以改变窗口大小
    cv2.namedWindow(winname='window',flags=cv2.WINDOW_NORMAL)
    #缩放窗口的大小
    cv2.resizeWindow(winname='window',width=300,height=200)

    while True:
        #显示窗口
        cv2.imshow('window',img)
        #获取鼠标或者键值
        key=cv2.waitKey(0)
        if (key&0XFF==ord('Q')):
            break
        elif (key&0xFF==ord('s')):
            # 保存图片
            # name-保存的文件名 img-保存的图片
            cv2.imwrite('save_pic.png', img)
            break
    cv2.destroyAllWindows()
    #销毁所有的窗口


if __name__ == '__main__':
    print('PyCharm')
    createWindow()

---

3.采集视频

import os
import cv2
import numpy as np

def CollectVideo():
    #创建窗口
    cv2.namedWindow(winname='window',flags=cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv2.resizeWindow(winname='window',width=450,height=300)

    #打开摄像头
    cap=cv2.VideoCapture(0)

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
    #获取窗口大小
    size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    # 输出文件 多媒体文件格式 视频帧率  分辨率大小
    vw = cv2.VideoWriter('video.avi', fourcc, 25, size)
    while cap.isOpened():
        #从摄像头读取视频帧
        OK,frame=cap.read()
        if OK:
            #显示摄像头画面
            cv2.imshow('window',frame)
            cv2.resizeWindow(winname='window', width=450, height=300)
            #将从摄像头采集的视频帧写入文件
            vw.write(frame)

        #从鼠标和键盘获取键值,按下ESC键退出
        if cv2.waitKey(1)&0xFF==27:
            break

    #释放资源
    cap.release()
    vw.release()
    #销毁所有的窗口
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    CollectVideo()

---

4.鼠标控制

#回调函数参数解释
#event：鼠标移动，按下左键；
#（x,y)：鼠标坐标
#flags：鼠标键及组合键
import cv2
import numpy as np

#回调函数定义
def mouse_callback(event,x,y,flags,userdata):
    print(event,x,y,flags,userdata)


#创建窗口
cv2.namedWindow(winname='mouse',flags=cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(winname='mouse',width=450,height=300)
#给“mouse”窗口设置回调函数
cv2.setMouseCallback('mouse',mouse_callback,'123')

img=np.zeros(shape=(300,450,3),dtype=np.uint8)
while True:
    cv2.imshow('mouse',img)
    #按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1)&0xFF==27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    print('pycharm')

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5.TrackBar组件

import os
import cv2
import numpy as np

cv2.namedWindow(winname='trackbar',flags=cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(winname='trackbar',width=450,height=300)

#获取TrackBar的值
def TrackBarValue():
    #获取窗口“window”下子窗口“R”的值
    value_R=  cv2.getTrackbarPos(trackbarname='R', winname='trackbar')
    value_G = cv2.getTrackbarPos(trackbarname='G', winname='trackbar')
    value_B = cv2.getTrackbarPos(trackbarname='B', winname='trackbar')

    return value_R,value_G,value_B

def callback():
    pass

#定义TrackBar函数
def TrackBarBGR():
    #value-trackbar的值 count-设置的最大值count（最小值为0） OnChange-回调函数
    cv2.createTrackbar('R','trackbar',  0, 255, callback)
    cv2.createTrackbar('G','trackbar',  0, 255, callback)
    cv2.createTrackbar('B','trackbar', 0, 255, callback)

img=np.zeros(shape=(450,300,3),dtype=np.uint8)

#创建trackbar组件
TrackBarBGR()
while True:
    #获取trackbar的值
    R,G,B=TrackBarValue()
    img[:]=[B,G,R]
    #获取值之后改变背景的颜色
    cv2.imshow('trackbar', img)
    #按下ESC键退出
    if cv2.waitKey(1)&0xFF==27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')