摄像头"/>
介绍open的使用,包括调用摄像头
1. 图片的读取问题
- 对于彩色图像,往往读取的是它的RGB值,范围是0~255
- 对于黑白一单通道图像读取的是它的灰度值,类似明暗程度
- 坐标系: 与常见的类似,坐标原点在左上角,对于彩色图像每一个点的坐标是(height,width,channel),channel就是ps的通道,可以理解为把颜色图层分开,有红色层,绿色层,蓝色层
用图解释一下
每个像素读取的是一个[B, G, R]的列表
- 对于彩色图片的基本操作
1. 读取图片: cv2.imread('路径')
2. 获取图片shape:xxx.shape, 返回(rows, heights,channels)的元组
3. 获取图片的大小:xxx.size , 返回一个rows*heights*channels
4. 显示图片: cv2.imshow()
5. 等待: cv2.waitKey(0) 因为上面的显示是一闪而过的,所以需要加等待
6. 关闭:cv2.destroyAllwindows()
彩色图片实操演示,我使用雏田的照片,像素大小为100*160。看读取时行列是否变化
import cv2
img = cv2.imread('E:/chutian.jpg')
print('图像shape:',img.shape)
print('图像大小:',img.size)
cv2.imshow('name',img) # 参数一个是窗口名称,一个是读取的图片
cv2.waitKey(0) # 这句话是说直到键盘动作才释放
cv2.destroyAllWindows()>>
图像shape: (160, 100, 3)
图像大小: 48000
可见opencv的形状读取是先读有几行,再是有几列,最后是channel
2. 通道问题
- 对于彩色照片的读取是按照
(G,B,R)
的顺序读的而不是顺口的RGB
例:
b, g, r = img[6, 40] # 通过rows和heights定位
print("b:",b, 'g:', g,'r:', r)>>
b: 51 g: 58 r: 67
- 如果要读取某一个像素点的单独的颜色,就可以加上channel来定位 ,
0,1,2channel代表GBR
例:
b = img[6,40,0]
print("b:", b)>>
b: 51
- 更改像素颜色直接赋值即可
例:
img[5, 53]=(0, 0, 255)
3. 对单通道图片灰度的读取
1. img=cv2.imread('路径', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 需要加cv2.IMREAD_GRAYSCALE这个参数
2. 其余像shape,size的调用与彩色一样
3. 可以实现简单的彩色变黑白操作
实操还用上面的雏田照片,只是用灰度方法读取
import cv2
img = cv2.imread('E:/chutian.jpg') # 这是原来的读取方法
img2 = cv2.imread('E:/chutian.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 用灰度读取方法
print(img[6,40]) # 输出彩色的GBR值
print(img2[6,40]) # 灰度读取的值>>
[51 58 67]
60
- 输出照片颜色已经变化
4. 读取整张图片的BGR值并改变
这里我用opencv的logo
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('E:/logo.png')
b,g,r = cv2.split(img)
img_new = cv2.merge([r, g, b]) # merge方法可以交换RGB值# 显示方法1
plt.subplot(121) # 三个数代表子图的排列是1行,两列,这个在第一列位置
plt.imshow(img)
plt.subplot(122) # 这个在第二列位置
plt.imshow(img_new)
plt.show()# 显示方法2
cv2.imshow('logo', img)
cv2.imshow('logo2', img_new)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
效果:
1.为了方便的调用图片而不是直接去修改源码,这里讲解模块argparse的使用
- argparse模块让用户编写友好的命令行接口变得容易
- 具体使用命令:
1. import argparse
2. parser = argparse.ArgumentParser()
# 获取所有参数,就是像图片路径之类可以不用在程序本体修改,具体看例子
3. parser.add_argument('name', help='这是提示语', type=int)
# 添加参数,type可以加也可以没有parser.add_argument('name2', help='第二个参数', type=int)
4. args = parser.parse_args()
# 解析所有参数,我把它理解为把参数集中在args中可以像调用类中属性一样调用
演示, 注意此时需要在parcharm终端运行
在左下角可以找到,当然直接命令行运行也是可以的
例:
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser() # 获取所有参数
parser.add_argument('number1', help='the first num', type=int)
parser.add_argument('number2', help='the second num', type=int)
args = parser.parse_args() # 解析所有参数
print('the first one:', args.number1)
print('the second one', args.number2)
print('all parameters:', args)
- 然后在终端运行:
python 1.py 3 5
2. argparse 读取图片的两种方式
import cv2
import argparse
# argparse 的使用方式比较固定
parser = argparse.ArgumentParser() #获取参数
parser.add_argument('path', help='path of image') # 添加参数
args = parser.parse_args() # 解析参数# 加载图片,方式一
img = cv2.imread(args.path)
cv2.imshow('chutian', img)# 加载图片,方式二
arg_dict = vars(parser.parse_args()) # 在解析参数时,把参数变为字典形式
img2 = cv2.imread(arg_dict['path'])
cv2.imshow('chutian2', img2)cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
此时就可以了。我个人更喜欢字典形式的调用,因为比较直观
2. 用argparse实现图片的读取,处理, 保存
import cv2
import argparseparser = argparse.ArgumentParser() # 获取参数
parser.add_argument('input_path')
parser.add_argument('output_path')args = vars(parser.parse_args()) # 将解析的参数用字典形式保存
# 读取
img = cv2.imread(args['input_path'])
# 灰度处理
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 保存图片
cv2.imwrite(args['output_path'], img_gray)
- 运行:
注意前后图片不要重名
值得一提的是,这个灰度处理与原先只对图片进行灰度读取是一样的
img = cv2.imread('path', IMREAD_GRAYSCALE)
- 读取摄像头视频文件
import cv2
import argparseparser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('cam_index', help='摄像头的编号', type=int)
# 一般摄像头的编号从0开始,然后外设加1
args = vars(parser.parse_args())# 打开摄像头的视频
capture = cv2.VideoCapture(args['cam_index'], cv2.CAP_DSHOW)
# 好像是微软需要加这个cv2.CAP_DSHOW ,不加会错误# 获取帧的尺寸 , 完全是固定的用法
frame_width = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)# 看看视频的fps,就是每秒有多少帧
fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS) print(fps) # 这个地方一直出错不知是为什么,始终显示0# 因为之前已经开了摄像头了
while capture.isOpened():ret, frame = capture.read()
# cap.read()按帧读取视频,ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值
#如果读取帧是正确的则返回True,如果文件读取到结尾,它的返回值就为False。
# frame就是每一帧的图像,是个三维矩阵。 # 把捕获的帧变为灰度图gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('frame', frame)cv2.imshow('gray_frame', gray_frame)if cv2.waitKey(20)==27: # esc的Ascll码breakcapture.release()
cv2.destroyAllWindows()
终端输入:
python 1.py 0
运行效果如图:
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