Opencv-Python学习笔记（一）
学习和研究计算机视觉，必然绕不开OpenCV。
于是我下载了它的C++源码，用cmake编译遇到一些错误。
然后结合网上一些帖子看源码看了好几天，发现有点不知从何处入手。
于是准备从其python版本的使用来入门。参考书籍："Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python(Second Edition)"
1. 基本IO
1.1 读写图像文件
IMREAD_ANYCOLOR = 4
IMREAD_ANYDEPTH = 2
IMREAD_COLOR = 1
IMREAD_GRAYSCALE = 0
IMREAD_LOAD_GDAL = 8
IMREAD_UNCHANGED = -1
import cv2 # img = cv2.imread('xyc.jpg') grayImage = cv2.imread('xyc.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite('xyc.jpg', grayImage)
无论采用哪种模式，imread()函数都会删除所有alpha通道的信息（透明度）
imwrite()函数要求图像为BGR格式或灰度格式，并且每个通道有一定的位，输出格式要支持这些通道。
1.2 图像与原始字节之间的转换
# numpy.random.randint(0, 256, 120000).reshape(300, 400)
# urandom()Return a string of n random bytes suitable for cryptographic use
# bytearray()方法返回一个新字节数组。这个数组里的元素是可变的，并且每个元素的值范围: 0 <= x < 256 randomByteArray = bytearray(os.urandom(120000))
# Create an array flatNumpyArray = numpy.array(randomByteArray) grayImage = flatNumpyArray.reshape(300, 400) cv2.imwrite('RandomGray.png', grayImage) bgrImage = flatNumpyArray.reshape(100, 400, 3) cv2.imwrite('RandomColor.png', bgrImage)
1.3 用numpy.array访问图像数据
img.shape
img.size
img.dtype
img.item(150, 120, 0)
img.itemset((150, 120,0 ), 255)
img[:, :, 1] = 0将所有G值设为零
my_roi = img[0:100, 0:100]
img[300:400, 300: 400] = my_roi
1.4 视频文件的读写
读取AVI文件的帧， 并采用YUV颜色编码写入另一帧
videoCapture = cv2.VideoCapture('MyInputVid.avi')
fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
size = (int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
videoWriter = cv2.VideoWriter('MyOutputvid', cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), fps, size)
success,frame = videoCapture.read()
指定视频解编码器常用选项：
cv2.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0')未压缩的YUV颜色编码，是4:2:0色度子采样。文件扩展名.avi
cv2.VideoWriter_fourcc('P', 'I', 'M', '1') MPEG-1类型编码，文件扩展名.avi
cv2.VideoWriter_fourcc('X', 'V', 'I', 'D') MPEG-4类型编码，文件扩展名.avi
cv2.VideoWriter_fourcc('T', 'H', 'E', 'O') Ogg Vorbis, 文件扩展名为.ogv
cv2.VideoWriter_fourcc('F', 'L', 'V', '1') Flash视频, 文件扩展名为.flv
1.5 捕获摄像头的帧
1.6 在窗口显示图像
1.7 在窗口显示摄像头帧
2. Cameo项目（人脸跟踪和图像处理）
