4、图像处理、视频读写与窗口显示的OpenCV实践

图像处理、视频读写与窗口显示的OpenCV实践

在计算机视觉领域，OpenCV是一个功能强大的库，它提供了丰富的工具来处理图像、视频和图形用户界面（GUI）。本文将深入探讨如何使用OpenCV进行图像数据访问、视频文件读写、相机帧捕获以及图像和视频的显示等操作。

1. 使用numpy.array访问图像数据

在OpenCV中，图像本质上是一个数组。使用 imread 函数可以轻松加载图像，该函数返回的图像实际上是一个二维或三维数组，具体取决于传递给 imread() 的参数。

numpy.array 结构针对数组操作进行了优化，它允许进行一些普通Python列表无法实现的批量操作，这些操作在OpenCV的图像处理中非常有用。

1.1 像素操作示例

以下是一个简单的示例，将BGR图像中坐标为(0, 0)的像素转换为白色像素：

import cv
import numpy as np
img = cv.imread('MyPic.png')
img[0,0] = [255, 255, 255]

如果使用标准的 imshow() 函数显示该图像，会在图像的左上角看到一个白色点。

1.2 特定像素通道值的修改

要修改特定像素的蓝色值，可以使用 numpy.array 的 item() 和 it