《Opencv》基础操作详解（1）

一、Opencv简介

[OpenCV 的主要特点](#OpenCV 的主要特点)

二、Opencv库安装

1、opencv-python库安装

2、opencv-contrib-python库安装

[三、Opencv 基础操作](#三、Opencv 基础操作)

一、Opencv简介

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别、增强现实等领域。它提供了丰富的函数和工具，支持多种编程语言（如C++、Python、Java等），并且可以在不同的操作系统（如Windows、Linux、macOS等）上运行。

OpenCV 的主要特点

开源免费：
- OpenCV 是基于 BSD 许可的开源库，可以免费用于学术和商业用途。
跨平台支持：
- 支持 Windows、Linux、macOS、Android 和 iOS 等多种操作系统。
丰富的图像处理功能：
- 提供了大量的图像处理函数，包括图像读取、显示、保存、滤波、变换、形态学操作等。
视频处理：
- 支持视频的读取、处理和保存，适用于实时视频流处理。
机器学习支持：
- 集成了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）、决策树等，用于分类和检测任务。
硬件加速：
- 支持 GPU 加速（通过 OpenCL 或 CUDA），能够显著提高图像处理和视频分析的效率。
模块化设计：
- OpenCV 的模块化设计使得用户可以根据需求选择性地使用某些功能模块。
社区支持：
- 拥有庞大的开发者社区，提供了丰富的文档、教程和示例代码。

二、Opencv库安装

1、opencv-python库安装

在命令提示符界面输入以下命令即可直接安装opencv-python库，后面为指定的版本。直接安装的话会默认安装最新版本，新版本会存在一些兼容性以及版权问题，所以不推荐安装最新版本。

复制代码

pip install opencv-python==3.4.18.65

2、opencv-contrib-python库安装

opencv-contrib-python 是 Opencv 的一个扩展库，它包含了 Opencv 主库之外的额外模块。这些模块通常是一些实验性或高级功能，可能尚未完全成熟或因专利限制等原因未被包含在 Opencv 的主库中。通过安装 opencv-contrib-python，用户可以访问更多的计算机视觉和图像处理功能，扩展 Opencv的能力。

复制代码

pip install opencv-contrib-python==3.4.18.65

三、Opencv 基础操作

1、opencv库的导入

python 复制代码

import cv2

2、读取、展示图片

python 复制代码

img = cv2.imread("./images/img.png")
cv2.imshow("img", img)

3、查看图片信息

python 复制代码

img = cv2.imread("./images/img.png")
cv2.imshow("img", img)
# img.shape查看图片的形状，高、宽、通道数
print("shape:",img.shape)
# 查看图片的像素点个数
print("size:",img.size)
# 查看图片数值的编码格式
print("dtype:",img.dtype)

4、控制图片显示时间、关闭窗口

python 复制代码

cv2.waitKey(0)
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

cv2.waitKey()，括号里面填入的数值代表图片显示时长，单位为ms。当为0时表示一直存在，按下任意键结束。也可以指定按键关闭窗口，如下所示：

python 复制代码

# 27为键盘上Esc的ASIIC码值
# 此操作一般用在视频的读取中
if cv2.waitKey(1) == 27:
    break

5、读取灰度图

读取图片时，在图片名后加上IMREAD_GRAYSCALE即可以灰度图的形式读取图片

python 复制代码

img_gray = cv2.imread('./images/img.png',IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('img_gray',img_gray)
cv2.waitKey(0)

6、彩色图片转灰度图

如果已经读取了一张图片想转为灰度图，可以用以下方法

python 复制代码

img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

7、图片的保存

python 复制代码

cv2.imwrite('保存的图片路径或名称',img)

8、读取视频、摄像头

当cv2.VideoCapture（）的括号中为视频路径时读取的是视频，当为0时读取的是本机摄像头，为1、2、3...读取的为外接摄像头。

python 复制代码

Video = cv2.VideoCapture("视频名称或路径")
# 判断视频是否打开
if not Video.isOpened():
    print("无法打开视频")
    exit()

while True:
    # ret为bool值
    ret, frame = Video.read()
    if not ret:
        break
    # 将视频转换为灰度图
    frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 显示当前帧
    cv2.imshow('frame',frame)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
# 释放视频资源
Video.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

9、图像的区域分割

img[]的中括号中，逗号前的代表图片的高，逗号后的代表宽，图片的（0，0）点在做左上角。

python 复制代码

img2 = cv2.imread('./images/img.png')
# [高，宽]
img_split = img2[100:400,100:500]
cv2.imshow('split',img_split)
cv2.imshow('yuantu',img2)
cv2.waitKey(0)

10、视频的区域分割

使用分割图片的原理同样可以对视频进行操作

python 复制代码

Vedio1 = cv2.VideoCapture('./images/sishi.mp4')
while True:
    ret,frame = Vedio1.read()
    frame_split = frame[0:500,200:700]
    cv2.imshow('split1',frame_split)
    cv2.imshow('yuan',frame)
    cv2.waitKey(10)
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
Vedio1.release()
cv2.destroyAllWindows()