OpenCV Python 系列教程2 - OpenCV 的 GUI 特性

最新推荐文章于 2025-06-22 12:35:09 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-22 12:35:09 发布 · 988 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

图像入门

学习目标：

图像的读取、显示、保存
学习三个函数：cv2.imread(), cv2.imshow() , cv2.imwrite()
使用 Matplotlib 来显示图像

# 导入常用包
#%matplotlib notebook
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

读取显示图像

img = cv2.imread("img.jpg", 0) # 1: 显示原始图， 0：灰度图  -1：加载图像包括 alpha 通道
cv2.imshow("image", img) # 第一个参数为显示窗口的名称，第二个参数是要显示的图像
k = cv2.waitKey(0) & 0xFF # cv2.waitKey()  键盘绑定函数，等待键盘按下，以毫秒为计数单位，也可以设定特定按键点击。64 bit 的机器要 cv2.waitKey(0) & 0xFF
if k == 27:         # 等待按下 ESC 键退出， 
    cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口，也可以用 cv2.destroyWindow() 销毁特定的窗口。
elif k == ord('s'): # 指定某个按键按下后指定某种操作，如这里是保存
    cv2.imwrite('image_write.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()

结果：

cv2.namedWindow("image_new", cv2.WINDOW_NORMAL) # 创建一个新的窗口，这个窗口大小可以进行调节的
cv2.imshow("image_new", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("image_new")

写图像（保存图像）

cv2.imwrite("image_write.png", img) # 保存图像，可以指定保存图像的格式

True

使用 matplotlib 显示图像

Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。可以使用 Matplotlib 放大图片，保存图片等。

img = cv2.imread("img.jpg", 0)
plt.imshow(img, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic') # interpolation 插值
plt.xticks([])
plt.yticks([])  # 隐藏 X、Y 坐标的刻度值
plt.show()

OpenCV 加载的彩色图像为 BGR 模式。但是 Matplotlib 以 RGB 模式显示。因此，如果使用 OpenCV 读取图像，Matplotlib 中的彩色图像将不能正确显示。

以下是解决办法：对图像的模式进行转换，使之与 Matplotlib 或 OpenCV 匹配

img_cv = cv2.imread("img.jpg") # OpenCV 读取图像
b, g, r = cv2.split(img_cv) # OpenCV 中图像显示是 BGR 模式，提取
img_matplot = cv2.merge([r, g, b])
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_cv) # 预计图像会是异常的
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_matplot) # 预计是真实的图像
plt.show()

cv2.imshow('bgr image',img_cv) # 预计图像会是异常的
cv2.imshow('rgb image',img_matplot) # 预计是真实的图像
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

视频入门

学习目标：

显示视频、保存视频
从相机进行捕获
cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter() 函数使用

从相机捕获视频

笔记本自带摄像头

import cv2
# 创建一个 VideoCapture 对象，参数是设备的索引即摄像机的编号或者 Video 的文件名
# 这里的 0 是指第一台摄像机，以此类推
cap = cv2.VideoCapture(0)
while (True):
    # while cap.isOpened():
    # 一帧一帧的捕获
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 显示
    cv2.imshow("frame", gray)  # 窗口名为 frame
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()  # 关闭视频文件或设备
cv2.destroyAllWindows()

cap.read() 返回一个bool (True/False)。如果帧被正确读取，它将为真。通过检查这个返回值来检查视频的结尾。

有时，cap 可能没有初始化捕获。在这种情况下，这段代码显示错误。可以通过方法 cap.isOpened() 检查它是否初始化。如果为真，则 ok。否则使用 cap.open() 打开它。

可以通过 cap.get(propId) 获取视频的一些属性，propId 值为：0 to 18。每个值代表视频的一个属性，详见 Property Identifier 也可以通过 cap.set(propId, value) 设置视频的属性。
例如：可以通过 cap.get(3) 和 cap.get(4) 检查帧的宽和高，默认是 640x480。通过 ret = cap.set(3,320) 和 ret = cap.set(4,240) 将宽和高重新设定。

# 创建一个 VideoCapture 对象，参数是设备的索引即摄像机的编号或者 Video 的文件名
# 这里的 0 是指第一台摄像机，以此类推
cap = cv2.VideoCapture(0)
while (True):
    # while cap.isOpened():
    # 一帧一帧的捕获
    ret, frame = cap.