学习笔记(01):Python+OpenCV3.3图像处理视频教程-图像加载与保存

最新推荐文章于 2025-12-07 11:00:02 发布
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分类专栏： 研发管理 付费专栏测试：mq名称修改 文章标签： ython 图像处理 opencv 视频 计算机视觉
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这是一篇关于Python结合OpenCV3.3进行图像处理的视频教程，涵盖了图像的加载与保存内容。通过学习，你可以掌握基本的图像操作技能。
Opencv基础之④通过获取的帧图像保存视频（python实现）
笔岸柳影
03-04 2016
实现视频的存储，和VideoWriter函数的主要参数设置……
OpenCV+Python——图像加载与保存
weixin_41935925的博客
02-13 823
从今天开始将陆续学习贾志刚老师的网课《Python+OpenCV3.3图像视频处理教程》，为了将自己的学习笔记记录下来避免之后遗忘（自己忘性实在太大），也相当于对自己的一个督促吧，决定培养自己写博客的习惯。 接下来是第一课——图像加载与保存 相关涉及到的代码如下所示： import cv2 as cv import numpy as np # numpy是python中一个较强大的库，涉及数组的运...
Python3 + OpenCV 3.3读取摄像头，保存视频文件
u011352738的博客
07-07 3410
import cv2 ##打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) ##视频大小设置，获取帧宽度，获取帧高度 sz = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fps = 20 # 输出格式 # fourcc = cv2.VideoWriter_fou...
python-opencv：按指定帧数间隔截取视频帧，并保存图片到指定位置
qq_43381010的博客
03-14 2244
python-opencv：按指定帧数间隔截取视频帧，并保存图片到指定位置
Python中调用OpenCV接口保存摄像头或视频中的图像帧到视频文件
人工智能讲师团
12-28 2664
Python中调用OpenCV接口保存摄像头或视频中的图像帧到视频文件 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开摄像头 size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fourcc = cv2.VideoWriter...
Python+OpenCV3.3图像处理视频教程-贾志刚-专题视频课程
关注微信公众号【OpenCV学堂】
12-08 6359
Python+OpenCV3.3图像处理视频培训课程：该教程基于Python3.6+OpenCV新版本3.3.0详细讲述Python OpenCV图像处理部分内容，包括opencv人脸识别、人脸检测、数字验证码识别等内容。是Python开发者学习图像知识与应用开发佳实践课程。...
Python—OpenCV入门教程
m0_63908187的博客
08-04 1356
本文介绍了OpenCV计算机视觉库的基础知识与实用操作指南。主要内容包括：1) OpenCV基础模块与安装方法；2) 图像基本操作（读取、显示、保存、像素操作和算术运算）；3) 图像处理技术（色彩空间转换、缩放裁剪、阈值处理、平滑降噪）；4) 进阶处理（形态学操作、边缘检测、轮廓识别、直方图和滤镜效果）；5) 视频处理（读取播放、目标跟踪、背景减除和视频保存）；6) 目标检测识别（人脸检测和物体识别）；7) 实战案例（图像拼接和实时人脸+眼睛检测）。通过大量代码示例，系统介绍了OpenCV的核心功能和实际应
CV学习：OpenCv快速入门(python版)
m0_51485946的博客
08-02 3372
​ 本文代码全部可运行，笔者运行环境：python3.7+pycharm+opencv4.6。此文是学习记录，记录opencv的入门知识，对各知识点并不做深入探究。文章的目的是让阅读者在极短的时间达到入门水平。 OpenCV是一个（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
通俗易懂||OpenCV笔记
m0_56230886的博客
07-27 1267
OpenCV笔记
OpenCV图像与视频处理基础教程
# OpenCV 图像与视频处理基础教程 ## 1. OpenCV 视频添加文本 ### 1.1 实现原理 在视频中添加文本，主要是通过 `datetime.datetime.now()` 获取当前时间，再使用 `cv2.putText()` 函数将日期和时间添加到每一帧上。...
python3下使用cv2.imwrite存储视频帧
u010555688的专栏
01-27 8909
def getFrame(videoPath, svPath):     cap = cv2.VideoCapture(videoPath)     numFrame = 0     while True:         if cap.grab():             flag, frame = cap.retrieve()             if not flag:
opencv3 + python 视频 与 帧/图像的相互转换和提取
Raymond_Love的博客
07-20 1409
1. 从视频中提取帧/图像 import cv2 import os #要提取视频的文件名，隐藏后缀 sourceFileName='myvideo' #在这里把后缀接上 video_path = os.path.join("", "data", sourceFileName+'.avi') times=0 #提取视频的频率，每1帧提取一个 frameFrequency=1 #输出图片到当前目录vedio文件夹下 outPutDirName='vedio/'+sourceFileName+'/' if
探索OpenCvSharp：用C#和Winform构建图像处理世界
2508_94230129的博客
12-04 537
OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。最近在图像处理领域折腾，发现了一个超棒的资源——基于OpenCvSharp，用C# 加Winform编写且包含近50个可直接运行Demo的项目，简直是图像处理爱好者和开发者的福音。今天就来跟大家唠唠这里面的精彩内容。
OpenCV 第14课 图像处理之颜色识别（一）
嵌入式老牛的博客
12-07 662
本文摘要介绍了两个关键技术：1.Lab色彩空间是一种基于人类视觉感知的颜色表示方法，包含亮度(L)和颜色对立维度(a,b)。它支持精确的颜色平衡调整，色差值△E的计算公式及不同△E范围对应的视觉差异。2.OpenCV的findContours函数用于轮廓检测，需输入二值图像，支持多种检索模式和轮廓近似方法，返回轮廓点集和层级关系。不同OpenCV版本的返回值处理方式有所差异。
【图像处理基石】纹理的定量分析入门
智能守恒_HengAI
12-03 739
纹理是图像中像素灰度值的空间分布模式规律性：重复的图案结构（如棋盘格、砖墙）；随机性：无规则但有统计特征（如大理石纹理、噪声）；方向性：像素排列的主导方向（如木纹的纵向纹理、水流的条纹）。简单来说，纹理是“局部像素的排列规律”，是区分不同物体表面的关键特征（比如“皮革”和“纸张”的核心差异就是纹理）。纹理的定量分析是计算机视觉从“感知”到“理解”的关键步骤：传统方法（GLCM、傅里叶变换）解释性强，适合简单纹理；深度学习方法则更擅长复杂纹理的特征学习。
【复杂网络分析】复杂网络分析技术在图像处理中的经典算法与应用实践
智能守恒_HengAI
12-04 958
复杂网络为图像处理提供了“全局结构化”的新视角，其核心价值在于将像素的“视觉关联”转化为网络的“拓扑关联”，从而突破传统方法的局部性限制。目前，社区检测、GCN、节点重要性算法已在分割、修复、检测等场景验证了有效性，但仍面临“超大规模网络构建效率低”“多模态图像（如RGB+红外）建模难”等挑战。未来，随着“图神经网络（GNN）+复杂网络”的融合（如GAT注意力机制与社区检测结合），这一技术将在更复杂的场景（如实时视频处理、3D图像分割）中发挥更大作用。
【OpenCV 图像处理 Python版】图像处理的基本操作
最新发布
2401_83386596的博客
12-07 511
本文介绍了OpenCV中的基本图像处理操作。主要内容包括：1）图像IO操作，使用imread读取图像（支持彩色、灰度和带alpha通道模式），imshow显示图像（需注意BGR与RGB格式转换），以及imwrite保存图像；2）几何图形绘制，演示了直线、矩形、圆形、多边形和文字的绘制方法；3）像素操作，包括获取/修改单个像素值及区域像素值；4）图像属性获取，如尺寸、通道数和数据类型；5）通道拆分与合并，使用split和merge函数处理图像通道；6）色彩空间转换，介绍了BGR与RGB、HSV、Lab等色彩空
【OpenCV】Python图像处理之掩膜
棒棒的皮皮
12-03 913
OpenCV-Python中的掩膜（Mask）是一种二值图像（通常单通道，0或255像素值），用于限定图像处理区域。掩膜尺寸需与原图一致，非零区域表示有效处理范围。创建方式包括手动绘制、阈值分割和轮廓检测。典型应用包括：区域提取（bitwise_and）、局部滤波、图像合成、直方图计算和形态学操作。掩膜能精准控制处理范围，提升图像处理效率和准确性，是OpenCV中实现局部操作的核心工具。
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