opencv

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，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，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby的支持。

1、图像读入：cv2.imread()

import cv2
# Load an color image in grayscale 12
img = cv2.imread('3.png',4)# 读取图片，第一个参数表示图片的名字，第二个参数指定了所读取图片的颜色类型，
# >0返回3通道彩色图；=0返回灰度图；<0返回原图（带alpha 通道）
# flag=-1时，8位深度，原通道
# flag=0，8位深度，1通道
# flag=1,   8位深度  ，3通道
# flag=2，原深度，1通道
# flag=3,  原深度，3通道
# flag=4，8位深度 ，3通道

2、显示图像：cv2.imshow()

cv2.imshow('image',img)# 显示图片 第一个参数是窗口的名字，第二个才是图片
cv2.waitKey(0)# 等待时间，单位毫秒，一般与cv2.imshow()搭配使用
# cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。需要指出的是它的时间尺度是毫秒级。函数等待特定的几毫秒，看是否有
# 键盘输入。特定的几毫秒之内，如果按下任意键，这个函数会返回按键的ASCII 码值，程序将会继续运行。如果
# 没有键盘输入，返回值为-1，如果我们设置这个函数的参数为0，那它将会无限期的等待键盘输入。它也可以被用来检测特定键是否被按下，例如按键a 是否被按下
cv2.destroyAllWindows()
# cv2.destroyAllWindows() 可以轻易删除任何我们建立的窗口。如果
# 你想删除特定的窗口可以使用cv2.destroyWindow()，在括号内输入你想删
# 除的窗口名。

3、保存图像：cv2.imwrite()

cv2.imwrite('lena.png',img)
# 保存一个图像。第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定
# 的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是
# 压缩级别。默认为3

4、操作摄像头

import cv2
cv2.VideoCapture(0)
# VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，
# 如cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")
while(True):
# Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.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。
# Our operations on the frame come here 1
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 彩色图像转为灰度图像
# Display the resulting frame
    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    # 显示视频时，waitKey()延迟时间需要设置为 大于0的参数
    # 参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言；
    # 参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；
    # 参数过大如cv2.waitKey(1000)，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿。
        break
    # 等待一秒并且如果键盘输入q,直接退出
# When everything done, release the capture
cap.release()# 内存释放
cv2.destroyAllWindows()# 关闭所有的HighGUI窗口

5、保存摄像头录像文件

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)# 捕获图像流
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')# 使用mp4编码器
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 20.0, (640, 480))
#分别是：保存文件名、编码器、帧率、视频宽高
while (cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret == True:
        frame = cv2.flip(frame, 0)
        # 第一个参数是图片，第二个是flipcode，flipcode控制翻转效果
        #flipcode = 0：沿x轴翻转
        # flipcode > 0：沿y轴翻转
        # flipcode < 0：x,y轴同时翻转
        out.write(frame)#  # 保存录像结果
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

6、图片上画出几何图形

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('2.jpg', 1)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  # 使用默认字体
cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)  # 画直线
#        图片  起点    终点        颜色        线宽
cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3)
# 画矩形    被画图片  起顶点    终顶点      颜色       线宽
cv2.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1)
# 画圆    被画图片   圆心    半径      颜色     线宽（-1代表内部涂满色）
imge = cv2.putText(img, 'Hello world', (0, 400), font, 1.2, (128, 255, 76), 2)
# 在图上写字     被写图  字的内容        起始位置  字体  大小 颜色      笔画宽
cv2.imshow('ssimage', imge)
cv2.waitKey(0)

7、numpy.zeros（创建0矩阵）
返回给定形状和类型的新数组，用零填充。

numpy.zeros(shape, dtype=float, order=’C’)
shape：int或ints序列
    新数组的形状，例如（2，3 ）或2。
dtype：数据类型，可选
    数组的所需数据类型，例如numpy.int8。默认值为 numpy.float64。
order：{'C'，'F'}，可选
是否在存储器中以C或Fortran连续（按行或列方式）存储多维数据。

import numpy as np
a = np.zeros(5)
a
array([0., 0., 0., 0., 0.])
# 创建一个一维数组，只使用一个参数就可以了 
# 在默认情况下，zeros创建的数组是浮点型的
b = np.zeros(5,np.uint8)
b
array([0, 0, 0, 0, 0], dtype=uint8)
# 假如需要使用其他类型，可以设置dtype参数 
c = np.zeros((5,2),np.uint8)
c
array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0]], dtype=uint8)
d = np.zeros((5,2,3),np.uint8)
d
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]], dtype=uint8)
d1 = np.zeros((5,3,4),np.uint8)
d1
array([[[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0]]], dtype=uint8)


e = np.zeros((5,2,3,4),np.uint8)
e
array([[[[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]]],


       [[[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]]],


       [[[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]]],


       [[[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]]],


       [[[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]],

        [[0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0],
         [0, 0, 0, 0]]]], dtype=uint8)