Python3与OpenCV3.3 图像处理(二)--图像基本操作
时间:2022-07-24
本文章向大家介绍Python3与OpenCV3.3 图像处理(二)--图像基本操作,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
一、本节简述
本节主要讲解图像的一些基础知识,以及图像的加载和获得属性,最后将会学到 OpenCV 摄像头的简单使用。
二、图像基本知识
1、图像是什么:
图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真,是人类社会活动中最常用的信息载体。或者说图像是客观对象的一种表示,它包含了被描述对象的有关信息。
2、图像基本属性有哪些:
通道数目、高与宽、像素数据、图像类型
三、示例代码
import cv2 as cv
def video_demo():
#打开0号摄像头,捕捉该摄像头实时信息
#参数0代表摄像头的编号
#有多个摄像头的情况下,可用编号打开摄像头
#若是加载视频,则将参数改为视频路径,cv.VideoCapture加载视频是没有声音的,OpenCV只对视频的每一帧进行分析
capture=cv.VideoCapture(0)
while(True):
#获取视频的返回值 ref 和视频中的每一帧 frame
ref,frame=capture.read()
#加入该段代码将使拍出来的画面呈现镜像效果
#第二个参数为视频是否上下颠倒 0为上下颠倒 1为不进行上下颠倒
frame= cv.flip(frame,1)
#将每一帧在窗口中显示出来
cv.imshow("video",frame)
#设置视频刷新频率,单位为毫秒
#返回值为键盘按键的值
c=cv.waitKey(50)
#27为 Esc 按键的返回值
if c==27:
break
def get_image_info(image):
#图像类别
#图像类别为numpy.dnarray,即n维数组
print(type(image))
#获取图像通道数目
#返回值如:(900, 640, 3)
# 这三个数字代表图片纵向像素、横向像素和通道数目
print(image.shape)
#图像总大小,计算公式为:长*宽*通道数目
print(image.size)
#每个像素点所占字节位数
print(image.dtype)
#读入图片文件
src=cv.imread('textImg.jpg')
get_image_info(src)
#将图片保存为 testSave.png
cv.imwrite("testSave.png",src)
video_demo()
#等待用户操作
cv.waitKey(0)
#释放所有窗口
cv.destroyAllWindows()
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