OpenCV
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。
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OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个开放源代码的计算机视觉库
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OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国Willow Garage为OpenCV提供主要的支持
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OpenCV可用于开发实时的图像处理,计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用
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。
opencv重要性
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计算机视觉：OpenCV 是计算机视觉领域的标准库之一，广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别、手势识别等。
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机器人技术：在机器人导航、环境感知和交互中，OpenCV 用于处理传感器数据和视觉信息。
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医学影像：在医学影像分析中，OpenCV 用于图像增强、分割和特征提取。
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自动驾驶：在自动驾驶汽车中，OpenCV 用于环境感知、障碍物检测和车道线识别。
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安全监控：在安全监控系统中，OpenCV 用于运动检测、人脸识别和行为分析。
学习 OpenCV 不仅可以提升你的技术能力，还能为你在计算机视觉和图像处理领域的发展打开更多的门路。无论是学术研究、工业应用还是个人项目，OpenCV 都是一个不可或缺的工具
环境安装
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
显示窗口
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
函数原型
cv2.namedWindow(winname, flags=None)
参数说明
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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。
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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：
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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。
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def demo_01():
# 创建窗口函数，第一个是窗口名称，第二个cv2.WINDOW_NORMAL 允许手动调整窗口大小
cv2.namedWindow('cv1031',cv2.WINDOW_NORMAL)
#设置窗口大小,窗口名称必须和namedWindow的窗口名一致
cv2.resizeWindow("cv1031",500,300)
#上面的写法可以省略，写出来可以控制窗口大小
# 创建图片
# 1.可以用绝对路径或者相对路径 2.路径不能有中文 3.出现转义字符可以用r表达式转义
img = cv2.imread("images/car.png")
if img is None:
print('没有读取到图片')
return
# while True:
# 用窗口显示图片
# cv2.imshow('cv1031', img)
# key = cv2.waitKey()
# 27指的是ESC键的ASCII值
# if key == 27:
# print('终止')
# break
# 用窗口显示图片
cv2.imshow('cv1031', img)
# 等待键盘操作，0代表无限等待
cv2.waitKey(0)
# 释放资源或者关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
创建空白图像
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)）
函数写法
# 创建一个 500x500 像素的空白图像，3 个通道（RGB） height, width, channels = 500, 500, 3 blank_image = np.zeros((height, width, channels), dtype=np.uint8)
def test_01():
# (width,height,channel)
img = np.zeros((300,300,3),dtype=np.uint8)
print(img)
cv2.imshow("img1",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
img_dtype = img.dtype # 数据类型
print(img_dtype)
(b, g, r) = img[55, 55] # 对应的是BGR而不是RGB
print((b, g, r))
b = img[55, 55, 0]
print(b)
g = img[55, 55, 1]
print(g)
r = img[55, 55, 2]
print(r)
cv2.imshow("img1",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()保存图片
`cv2.imwrite 是 OpenCV 库中的一个函数，用于将图像保存到文件中。这个函数在图像处理和计算机视觉任务中非常常用，特别是在需要将处理后的图像结果保存到磁盘时。
函数原型
cv2.imwrite(filename, img[, params])
参数说明
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filename (str): 要保存的文件路径和名称。支持的文件格式包括
.jpg,.png,.bmp,.tiff等。 -
img (numpy.ndarray): 要保存的图像。通常是一个二维或三维的 NumPy 数组，表示图像的像素值。
返回值
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bool: 成功保存图像返回
True，否则返回False。
def save():
# 读取图片
img = cv2.imread("images/car.png")
# 保存图片(返回值是个布尔值，成功True，失败False)
iss = cv2.imwrite('images/save1.png',img)
if iss :
print('保存成功')
else:
print('保存失败')其他注意事项
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文件路径：确保提供的文件路径是有效的，如果路径不存在，OpenCV 会尝试创建它，但如果权限不足则会保存失败。
图像切片(裁剪)
在 OpenCV 中，图像切片用于从图像中提取一个子区域（矩形区域）。这种操作在图像处理中非常常见，特别是在进行目标检测、ROI（Region of Interest，感兴趣区域）提取等任务时。
语法解释
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：
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x: 子区域左上角的 x 坐标。
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y: 子区域左上角的 y 坐标。
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w: 子区域的宽度。
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h: 子区域的高度。
切片操作
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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。
def cut1():
img = cv2.imread("images/car.png")
h,w,c = img.shape
print(h,w,c)
x,y,w,h = 500,50,100,1500
img_cut = img[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("img_cut", img_cut)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()其他注意事项
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边界检查：确保
(x, y)和(x+w, y+h)都在图像的边界内，否则会导致数组索引越界错误。 -
数据类型：
img通常是numpy.ndarray类型，切片操作返回的也是numpy.ndarray类型。
调整图片大小
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。
函数原型
cv2.resize(src, dsize, dst)
参数说明
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src (numpy.ndarray): 输入图像，通常是一个二维或三维的 NumPy 数组。
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dsize (tuple): 输出图像的尺寸，是一个二元组
(width, height)。如果指定了fx和fy，则可以忽略此参数。
返回值
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dst (numpy.ndarray): 缩放后的图像。
def resize_img():
img = cv2.imread("images/car.png")
(h,w) = img.shape[:2]
print(h,w)
r_img = cv2.resize(img,(200,100))
(h,w) = r_img.shape[:2]
print(h,w)
cv2.imshow('old',img)
cv2.imshow('new',r_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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)
其中，参数解释如下：
-
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。
def draw_circle():
img = cv2.imread("images/car2.png")
center = (300,300)
radius = 50
color = (0,0,255)
thickness = 5
cv2.circle(img,center,radius,color,thickness)
cv2.imshow("circle",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()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]]])
其中，参数解释如下：
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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。
def draw_rectangle():
img = cv2.imread("images/car2.png")
left_top = (100, 100) # 左上角顶点
rightfoot= (300, 200) # 右下角顶点
color = (0, 255, 0) # 颜色为绿色
width = 2
cv2.rectangle(img, left_top, rightfoot, color, width)
cv2.imshow("rectangle",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()绘制文本
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。
函数原型
cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]])
参数说明
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img (numpy.ndarray): 输入图像，通常是一个二维或三维的 NumPy 数组。
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text (str): 要添加的文本字符串。
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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：
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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
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fontScale (float): 字体大小的比例因子。
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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。
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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）
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返回值
-
img (numpy.ndarray): 添加文本后的图像。
def draw_txt():
img = cv2.imread("images/car2.png")
# 定义文本内容和位置
text = "hello world!"
# 文本的左下角位置
position = (270, 290)
# 设置字体类型
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 字体大小
font_scale = 1
# 字体颜色
font_color = (0, 255, 0)
# 字体线条的粗细
line_type = 2
# 在图像上绘制文本
cv2.putText(img, text, position, font, font_scale, font_color, line_type)
cv2.imshow("txt",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()关于opencv 显示中文乱码问题解决
在使用 OpenCV 的 cv2.putText 函数添加中文时，可能会遇到显示乱码的问题。这是因为 OpenCV 默认使用的字体不支持中文字符。为了在图像上正确显示中文，可以使用 PIL（Pillow）库来处理文本，然后将文本渲染到图像上
1 确保你已经安装了 opencv-python 和 Pillow 库。如果没有安装，可以通过 pip 安装：
注意:如果用的Anaconda ，是包含了这个库，可以不安装
pip install opencv-python pillow
2 下载一个中文字体文件，常见的中文字体文件有 simhei.ttf、simsun.ttc 等。你可以从系统中找到这些字体文件，或者从互联网下载。
3 定义 put_text 函数
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_textdef draw_txt2():
img = cv2.imread("images/car2.png")
# 定义文本内容和位置
text = "你好，世界！"
# 文本的左下角位置
position = (270, 290)
font_path = "myfont/simhei.ttf" # 替换为你的字体文件路径
# 设置字体类型
font_size = 30
# BGR 格式
color = (255, 0, 0)
# 在图像上绘制文本
image_with_text = put_text(img, text, position, font_path, font_size, color)
cv2.imshow("txt",image_with_text)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
绘制直线
cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness lineType) -> img
参数说明
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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。
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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。
返回值
-
img: 返回的是经过修改后的图像，实际上就是传入的图像本身，因为
cv2.line()是直接在原图上操作的。
cv2.line() 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上绘制直线。这个函数非常直观，它接受多个参数来定义直线的位置、颜色、厚度等属性。以下是 cv2.line() 函数的基本语法及其参数说明
def draw_line():
img = cv2.imread("images/car2.png")
# 定义直线的起点和终点
start_point = (50, 50) # 起点坐标 (x1, y1)
end_point = (450, 450) # 终点坐标 (x2, y2)
# 定义颜色 (B, G, R) 和线条粗细
color = (0, 255, 0) # 蓝色
thickness = 2 # 线条的宽度
# 使用 cv2.line() 在图像上绘制直线
cv2.line(img, start_point, end_point, color, thickness)
cv2.imshow("line",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()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。
drawing = None
def mouse():
def draw_test(event, x, y, flag, param):
global drawing
# cv2.EVENT_LBUTTONDOWN 鼠键左键按下事件
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing = True
# cv2.EVENT_MOUSEMOVE 鼠键左键移动事件
elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
if drawing:
cv2.circle(img, (x, y), 15, (255, 0, 0), -1)
# cv2.EVENT_LBUTTONUP 鼠键左键释放事件
elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
drawing = False
cv2.circle(img, (x, y), 15, (255, 0, 0), -1)
img = cv2.imread("images/car2.png")
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw_test)
# 真正的标志，表示是否正在绘制
drawing = False
# 永真循环，图像被绘制后显示图片，直到按下ESC键退出
while True:
cv2.imshow('image', img)
if cv2.waitKey(20) == 27: # 按ESC退出
break
cv2.destroyAllWindows()代码解释
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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。
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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_circle 函数
视频处理
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。
常用方法
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read()
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。
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Failed to grab frame")
break
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release()
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。
cap.release()
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isOpened()
isOpened() 方法用于检查视频捕获对象是否已经成功打开。
if not cap.isOpened():
print("Error opening video stream or file")
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get()和set()
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。
def video():
video_1 = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret,frame = video_1.read()
cv2.namedWindow('name',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow("name", 1000, 1000)
if ret:
cv2.imshow('name',frame)
if cv2.waitKey(20) == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
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