基础篇

1、读取图像并保存                                                                 

# 导入必要的库
import cv2 as cv 
path = r'C:\Users\Jon\Pictures\Saved Pictures\pig.jpg'   # 图片地址
cv.namedWindow('pig', cv.WINDOW_AUTOSIZE)               # 创建窗口用于显示图片，参数1：窗口名，参数2：窗口大自动调节
img = cv.imread(path, 1)                                  #  将图片读取至内存,参数1：图片地址，参数2：图片色彩，1为彩色，0为灰度图，默认为1
cv.imshow('pig', img)                                  # 展示图片，参数1：窗口名，参数2：需要显示的图片
cv.waitKey(5000)                                       # 参数5000，表示图片显示5秒后自动关闭窗口
cv.imwrite(r'C:\Users\Jon\Pictures\Saved Pictures\pig_copy.jpg', img) # 保存图片,参数1：图片名称，参数2：需要保存的图片
cv.destroyAllWindows()                                # 关闭所有窗口

 

2、读取视频并保存                                                                 

 

importcv2ascv2cap=cv.VideoCapture(0)#创建一个cv.VideoCapture()对象，0为设备号，若要打开视频文件，添加文件路径。3cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,800)#自定义窗口宽度、高度，默认320*2404cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,680)5ifnotcap.isOpened():#检查摄像头设备是否打开，没有打开使用cv.open打开6print('itisopeningcamera...')7cap.open(0)#0为设备索引号，若打开视频则为视频地址8whileTrue:9ret,frame=cap.read()#读取视频帧，配合VideoCapture使用10frame=cv.flip(frame,1)#除去摄像镜像画面11ifnotret:#检查是否读取到视频帧12print("Don'treceiveframe...")13exit()14cv.imshow('Video',frame)15ifcv.waitKey(1)==ord('q'):#键入命令q退出16break17cap.release()#释放设备18cv.destroyAllWindows()#销毁全部窗口

 

3、画笔操作                                                                            

# 导入必要的库
import cv2 as cv
import numpy as np
# 直线 #于放置元素
cv.line(img=img, pt1=(0, 0), pt2=(100, 100), color=(255, 255), thickness=2)  # 绘制直线图像
# cv.line:参数1：目标图像,参数2：起始点，参数3：终点，参数4：线色，参数5：线宽
# 矩形 #
cv.rectangle(img=img, pt1=(100, 100), pt2=(200, 200), color=150, thickness=2)
# cv.rectangle:参数1：目标图像,参数2：左上角，参数3：右下角，参数4：线色，参数5：线宽
# 圆 #
cv.circle(img=img, center=(150, 150), radius=50, color=(219, 255), thickness=-1)   # 闭环使用-1，（填充整个图案）
# cv.circle:参数1：目标图像,参数2：圆心，参数3：半径，参数4：线色，参数5：线宽
# 直线 #
cv.line(img=img, pt1=(200, 200), pt2=(300, 300), color=(255, 255), thickness=2, lineType=cv.LINE_4)
# 椭圆 #
cv.ellipse(img=img, center=(300, 300), axes=(80, 30), angle=45, startAngle=0,
           endAngle=360, color=210, thickness=-1, lineType=cv.LINE_4)              # lineType只是生产线段的算法
# cv.ellipse:参数1：目标图像,参数2：圆心，参数3：长轴和短轴，参数4：水平旋转角度，参数5-6：绘制图像大小（0-360为整圆）
#           参数7:线色，参数8：线宽，参数9：线形，
# 多边形 #
pts = np.array([[350, 350], [350, 460], [460, 380], [460, 410]], dtype=np.int32)
cv.polylines(img=img, pts=[pts], isClosed=False, color=230,
             thickness=4, lineType=cv.LINE_4)                                     # isClosed=false 将获得折线段
# cv.polyline:参数1：目标图像,参数2：各个顶点，参数3：是否封闭，参数4：线色，参数5：线宽，参数6：线宽
# 文字 #
font = cv.FONT_ITALIC                                          # CV.FONT_X为字体类型
cv.putText(img=img, text="OpenCv,Hello!---Jon", org=(20, 400), fontFace=font,
           fontScale=1, color=(0, 0, 240), thickness=1, lineType=cv.LINE_AA)      # cv.LINE_AA更好
# cv.putText:参数1：目标图像，参数2：文字，参数3：文本位置，左上角的点，字体样式，参数4：字体比例，参数5：字体颜色
#            参数6：字体宽度，参数7：线型
cv.imshow('Image', img)
cv.waitKey(0)
img = np.zeros((500, 500, 3), np.uint8)                # 创建一张空白图像用

import cv2 as cv
import numpy as np
# 定义一个函数用于画圆
def draw_circle(event,  x,  y, flags, param):                 
    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:     
        # cv.EBENT_LBUTTONDOWN表示产生鼠标左键被按压。
        cv.circle(img=img, center=(x, y), radius=10, color=255, thickness=-1)
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)   # 创建512*512三通道空白图像
cv.namedWindow('Image')
cv.setMouseCallback('Image', draw_circle)  # 鼠标回调函数，此函数包含鼠标的各项操作
# 此函数会记录鼠标的坐标位置，x,y,参数1：目标图像，参数2：鼠标发生事件
while True:
    cv.imshow('Image', img)
    if cv.waitKey(20) == ord('q'):
        break
cv.destroyAllWindows()

4、画笔操作                                                                            

import cv2 as cv
img = cv.imread(r'C:\Users\Jon\Pictures\Saved Pictures\pig.jpg', 1)
print('第100行BGR值：', img[100])
img[100] = [210, 56, 23]
print('第100行修改后的BGR值：', img[100])
# 访问某一像素值
print('图像[100, 100]点像素值：', img[100, 100])
# 访问某一像素BGR值
print('图像[100, 100]点像素B通道值：', img[100, 100, 0])
# 更优访问BGR值
print('图像[10, 10]点像素R通道值：', img.item(10, 10, 2))  # （像素值,通道值）
# 更修更改某一像素BGR值
img.itemset((10, 10, 2), 50)  # （（像素值,通道值），设定值）
print('图像[10, 10]点像素R通道值：', img.item(10, 10, 2))
# 访问图像属性
print('图像维度及通道：', img.shape)
print('图像总像素值：', img.size)
print('图像数据类型:', img.dtype)
# 拆分和合并图像通道, cv.split()是一项耗时的操作,numpy索引更快
B, G, R = cv.split(img)         # 图像分离BGR通道 或者 b = img[:,:, 0]....
print('\nB=', B, '\nG=', G, '\nR=', R)
img = cv.merge([R, G, B])       # 图像合成BGR
cv.imshow('Image', img)
if cv.waitKey(0) == ord('q'):
    cv.destroyWindow('Image')

5、画笔操作                                                                            

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt 
img = cv.imread(r'C:\Users\Jon\Pictures\Saved Pictures\pig.jpg', 1)
color = (240, 96, 89)           # 图像边框颜色
# src:图像源， top据顶部的距离，bottom据底部的距离，left据左边距离，right据右边框的距离，borderType 边界类型
reflect = cv.copyMakeBorder(src=img, top=10, bottom=10, left=10, right=10, borderType=cv.BORDER_REFLECT)
replicate = cv.copyMakeBorder(src=img, top=10, bottom=10, left=10, right=10, borderType=cv.BORDER_REPLICATE)
constant = cv.copyMakeBorder(src=img, top=20, bottom=20, left=20, right=20, borderType=cv.BORDER_CONSTANT, value=color)
reflect_101 = cv.copyMakeBorder(src=img, top=20, bottom=20, left=20, right=20, borderType=cv.BORDER_REFLECT_101)
plt.subplot(231), plt.imshow(img), plt.title('Original')       # plt.subplot(xyz) 创建x*y个块，z当前图像显示块
plt.subplot(232), plt.imshow(reflect), plt.title('Reflect')    # plt.imshow()显示图像
plt.subplot(234), plt.imshow(replicate), plt.title('Replicate')     # plt.title 添加标题
plt.subplot(235), plt.imshow(constant), plt.title('Constant')
plt.subplot(236), plt.imshow(reflect_101), plt.title('Reflect_101')
plt.show()                  # 显示整个界面

import cv2 as cv
img1 = cv.imread('litter_big_1.jpg')    # 加载两张图片
img2 = cv.imread('opencv.png')
rows,cols,channels = img2.shape         # 我想把logo放在左上角，所以我创建了ROI
roi = img1[0:rows, 0:cols ]
img2gray = cv.cvtColor(img2,cv.COLOR_BGR2GRAY)      # 现在创建logo的掩码，并同时创建其相反掩码
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)
# 现在将ROI中logo的区域涂黑
img1_bg = cv.bitwise_and(roi,roi,mask = mask_inv)
# 仅从logo图像中提取logo区域
img2_fg = cv.bitwise_and(img2,img2,mask = mask)
# 将logo放入ROI并修改主图像
dst = cv.add(img1_bg,img2_fg)
# img1[0:rows, 0:cols ] = dst
# cv.imshow('res',img1)
cv.imshow('img1_bg', img1_bg)
cv.imshow('img1_fg', img2_fg)
cv.imshow('mask_inv', mask_inv)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()