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OpenCV入门2——图像视频的加载与展示一些API

article 2025/2/27 11:53:52

文章目录

  • 题目
  • OpenCV创建显示窗口
  • OpenCV加载显示图片
    • 题目
  • OpenCV保存文件
  • 利用OpenCV从摄像头采集视频
  • 从多媒体文件中读取视频帧
  • 将视频数据录制成多媒体文件
  • OpenCV控制鼠标
    • 关于[np.uint8](https://stackoverflow.com/questions/68387192/what-is-np-uint8)
  • OpenCV中的TrackBar控件
  • TrackBar的使用

题目

在这里插入图片描述
D
在这里插入图片描述

OpenCV创建显示窗口

在这里插入图片描述
多看源码参考文档
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import cv2
cv2.namedWindow('new', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('new', 0)

key = cv2.waitKey(0)
if(key == 'q'):
    exit()

cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import cv2
cv2.namedWindow('new', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('new', 1920, 1080)
cv2.imshow('new', 0)

key = cv2.waitKey(0)
if(key == 'q'):
    exit()

cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

OpenCV加载显示图片

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

import cv2
cv2.namedWindow('img', cv2.WINDOW_NORMAL)
# cv2.resizeWindow('img', 1920, 1080)
img = cv2.imread('E://pic//mylove.jpg')
cv2.imshow('img', img)

key = cv2.waitKey(0)
if(key &0xff == ord('q')):
    cv2.destroyAllWindows()

可以看官方文档
在这里插入图片描述
其中提到，cv2.waitKey()返回值是int类型，而ASCII码是8位(char)，所以我们需要用key &0xff取它的低八位来实现，而ord函数是Python中的另一个内建函数，用于将字符转换为对应的ASCII码。

题目

在这里插入图片描述
B
在这里插入图片描述

OpenCV保存文件

在这里插入图片描述

import cv2
cv2.namedWindow('img', cv2.WINDOW_NORMAL)
# cv2.resizeWindow('img', 1920, 1080)
img = cv2.imread('E://pic//mylove.jpg')

while True:
    cv2.imshow('img', img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if(key & 0xff == ord('q')):
        break
    elif(key & 0xff == ord('s')):
        cv2.imwrite("E://pic//picc//mylove.png", img)
        break
    else:
        print(key - 32)

cv2.destroyAllWindows()

利用OpenCV从摄像头采集视频

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

# 创建窗口
cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)

# 获取视频设备
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 从摄像头读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将视频帧在窗口中显示
    cv2.imshow('video', frame)

    # 等待键盘事件，如果为q，退出
    key = cv2.waitKey(1)
    if(key & 0xff == ord('q')):
        break

# 释放VideoCapture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

从多媒体文件中读取视频帧

在这里插入图片描述
和之前从摄像头采集视频最大的区别是，要根据视频的fps来修改cv2.waitKey()里的值，如果你是22fps的视频，相当于1s走22帧，即1000ms走22帧，即一帧需要1000 / 22ms，而这个就是cv2.waitKey()里应该填的值

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

# 创建窗口
cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)

# 获取视频设备/从视频文件中读取视频帧
# cap = cv2.VideoCapture(0)
cap = cv2.VideoCapture("E://DownloadPack//Video//particles.mp4")

while True:
    # 从摄像头读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将视频帧在窗口中显示
    cv2.imshow('video', frame)

    # 等待键盘事件，如果为q，退出
    key = cv2.waitKey(40)
    if(key & 0xff == ord('q')):
        break

# 释放VideoCapture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

将视频数据录制成多媒体文件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

# 创建VideoWriter为写多媒体文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
vw = cv2.VideoWriter('.//out.mp4', fourcc, 24, (1280, 720))

# 创建窗口
cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)

# 获取视频设备/从视频文件中读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture(0)
# cap = cv2.VideoCapture("E://DownloadPack//Video//particles.mp4")

while True:
    # 从摄像头读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将视频帧在窗口中显示
    cv2.imshow('video', frame)

    # 写数据到多媒体文件
    vw.write(frame)

    # 等待键盘事件，如果为q，退出
    key = cv2.waitKey(40)
    if(key & 0xff == ord('q')):
        break

# 释放VideoCapture
cap.release()

# 释放VideoWriter
vw.release()

cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2

# 创建VideoWriter为写多媒体文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
vw = cv2.VideoWriter('.//out.mp4', fourcc, 24, (1280, 720))

# 创建窗口
cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)

# 获取视频设备/从视频文件中读取视频帧
cap = cv2.VideoCapture(0)
# cap = cv2.VideoCapture("E://DownloadPack//Video//particles.mp4")

# 判断摄像头是否为打开状态
while cap.isOpened():
    # 从摄像头读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret == True:
        # 将视频帧在窗口中显示
        cv2.imshow('video', frame)
        # 重新将窗口设置为指定大小
        cv2.resizeWindow('video', 640, 480)
        # 写数据到多媒体文件
        vw.write(frame)

        # 等待键盘事件，如果为q，退出
        key = cv2.waitKey(40)
        if(key & 0xff == ord('q')):
            break
    else:
        break;

# 释放VideoCapture
cap.release()

# 释放VideoWriter
vw.release()

cv2.destroyAllWindows()

OpenCV控制鼠标

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

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

# 创建窗口
cv2.namedWindow('mouse', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('mouse', 640, 360)

# 设置鼠标回调
cv2.setMouseCallback('mouse', mouse_callback, "666")

# 显示窗口和背景
img = np.zeros((360, 640, 3), np.uint8)
while True:
    cv2.imshow('mouse', img)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key & 0xff == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
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关于np.uint8

在这里插入图片描述

OpenCV中的TrackBar控件

在这里插入图片描述
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TrackBar的使用

OpenCV颜色空间默认BGR格式

# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

def callback():
    pass

# 创建窗口
cv2.namedWindow('trackbar', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 创建trackbar
cv2.createTrackbar('R', 'trackbar', 31, 255, callback)
cv2.createTrackbar('G', 'trackbar', 24, 255, callback)
cv2.createTrackbar('B', 'trackbar', 0, 255, callback)

# 创建一个背景图片
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

while True:
    # 获取当前trackbar的值
    r = cv2.getTrackbarPos('R', 'trackbar')
    g = cv2.getTrackbarPos('G', 'trackbar')
    b = cv2.getTrackbarPos('B', 'trackbar')

    # 改变背景图片颜色
    img[:] = [b, g, r]
    cv2.imshow('trackbar', img)

    key = cv2.waitKey(10)
    if key & 0xff == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

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