OpenCV入门之OpenCV的基本操作1

OpenCV 简介，环境安装（ python ）

简介 ：OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

安装（ Python ） ：在需要安装的环境中直接输入pip install opencv-python

目录：

1 、读取、显示、保存图像、读取视频

** 2 、绘制直线、矩形、圆、椭圆、多边形、文本 **

3、图像基本认知：RGB、Gray、HSV等

4、通道分离与合并、色域转换、像素运算

5、案例总结（简易调色板，简易截图工具，人脸检测）

OpenCV****基本操作

1 、读取、显示、保存图像、读取视频

在cv2.imshow()之后要跟着cv2.waitkey()，waitkey()控制着imshow的持续时间，当imshow之后不跟waitkey时，只有一个空窗口一闪而过,相当于没有给imshow提供时间展示图像。destroyAllWindows()为销毁窗口。

def ReadImg():
    # 创建窗口
    cv2.namedWindow('demo',cv2.WINDOW_NORMAL)
    # 调整窗口大小,(w,h)
    cv2.resizeWindow('demo',500,300)
    # 读取图像
    img = cv2.imread("./images/test.jpg")
    # 保存图像
    cv2.imwrite('./images/rewrite.jpg',img)
    # 转换灰度图
    # black_white = cv2.imread("./images/test.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    cv2.imshow("demo",img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


def ReadVideo():
    # capture = cv.VideoCapture(0)
    # 0是打开摄像头，也可以是输入视频文件的路径
    capture = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    while True:
        ret, frame = capture.read()
        cv2.imshow("video", frame)
        c = cv2.waitKey(10)
        if c == 27:  # 表示键盘输入的是ESC
            break
# video_demo()

img = cv2.imread("./images/test.jpg")
print(type(img))
print(img.shape)
# 
# (369, 720, 3)

读取的图像以numpy存储，img.shape返回图像的高、宽。

2 、绘制直线、矩形、圆、椭圆、多边形、文本

def DrawGraph():
    # 创建一个纯黑的背景
    bg = np.zeros([500,500,3],np.uint8)
    # 画矩形，cv2.rectangle(img,左上角点,右下角点,颜色,线条宽度)
    cv2.rectangle(bg,(0,0),(100,100),[0,255,0],2)
    cv2.rectangle(bg,(100,100),(200,300),[0,0,255],2)
    # 画圆， cv2.circle(img,圆心,半径,颜色,线条宽度)
    cv2.circle(bg,(200,300),100,(255,0,0),2)
    # 画椭圆，cv2.ellipse(img,中心点,长轴短轴,倾斜角度,开始角度,结束角度,color,thickness)
    cv2.ellipse(bg,(200,100),(100,50),90,0,360,color=(255,255,0),thickness=2)
    cv2.ellipse(bg,(200,100),(50,100),0,90,180,color=(255,0,255),thickness=2)
    # 写文字，cv2.putText(img,"OpenCV",位置,字体,大小,颜色,宽度)
    cv2.putText(bg,"OpenCV",(100,350),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2,(0,255,255),2)
    # 绘制多边形
    pts = np.array([(300, 100), (260, 200), (390, 200)], np.int32)
    cv2.polylines(bg,[pts],True,(0,255,0),2)
    cv2.fillPoly(bg,[pts],(105,10,90))
    # 展示
    cv2.imshow("demo", bg)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

示例

注：坐标原点在图像左上角

行数，rows其实对应于坐标轴上的y,即表示的是图像的高度，竖直方向；

列数，cols对应于坐标轴上的x，即表示的是图像的宽度，水平方向；

椭圆中旋转为顺时针旋转。