学习目标：

• 了解OpenCV的运行机制
• 可以使用OpenCV处理一些图像常见问题
• 学会物体识别，文字识别等问题的处理思路

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图像与视频的加载显示

导入OpenCV的包cv2

# 导入opencv的包
import cv2
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窗口操作

cv2.imshow('window',0) # imshow(winname, mat)：'mat’表示展示的内容，0表示什么都不展示

# 创建窗口
#cv2.namedWindow('window',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.namedWindow('window',cv2.WINDOW_NORMAL)

# 更改窗口大小—>在窗口属性为‘WINDOW_AUTOSIZE’自动设置时无效果
cv2.resizeWindow('window',800,600) # resizeWindow(winname, width, height)

# 展示名字为window的窗口
cv2.imshow('window',0) # imshow(winname, mat):'mat'表示展示的内容，0表示什么都不展示

# 等待按键
#cv2.waitKey(0) # waitKey会返回按下按键的ASCII值(8位)
              # 值为‘0’表示接受任意按键，如果给其他的整数，表示等待按键的时间（单位：毫秒ms）
            # 比如waitKey(5000)如果5000ms后没有按键，则窗口无响应
        # 可以用waitKey来销毁窗口，不用每次都重启python
key = cv2.waitKey(0)
if key == ord('q'): # 如果按下键盘上的'q'
    print("准备销毁窗口")
    cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口
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计算按键的ASCII值

# 怎么计算按键'x'的ASCII码
# ord()是python中计算ASCII值的函数
ord('q')
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读取图片

cv2.imread('./cat.jpeg') # ./是直接调用day1目录下的文件
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用其他插件来读取(以matplotlib为例)

先将图片存入我们的文件夹下，命名为cat.jpeg

import matplotlib.pyplot as plt
# 默认按照彩色图片来读取
cat = cv2.imread('./cat.jpeg') # ./是直接调用day1目录下的文件

# 调出cat的值
cat


# 利用matplotlib来显示图像
plt.imshow(cat)

# 我们会发现matplotlib显示的图片和真实的图片颜色不一样，发生了变化
    # 因为opencv读进来的通道不是默认的RGB(红绿蓝)通道，而是BGR(蓝绿红)
    # 因此opencv读进来的图片不要用别的方式去展示(如matplotlib)，而是用opencv自带的方式去展示
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注意：单独调用imshow()时可以不用创建窗口，opencv会自动生成

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用OpenCV自带的方式去展示图片

cv2.imshow('cat',cat)
key = cv2.waitKey(0)
if key == ord('q'): # 如果按下键盘上的'q'
    print("准备销毁窗口")
    cv2.destroyAllWindows() # 销毁窗口
    
# 执行时会弹出窗口，显示图片     按‘q’则退出窗口
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函数的封装

如果我们需要频繁地显示图片，那么我们可以把显示图片的方法封装成一个函数方便我们显示图片

把这个函数放在一个文件里，需要使用的话就直接导入文件即可

将函数保存为.py文件(命名为utils.py)，放在我们的文件夹中

# 如果我们需要频繁地显示图片，那么我们可以把显示图片的方法封装成一个函数方便我们显示图片
    # 把这个函数放在一个文件里，需要使用的话就直接导入文件即可
def cv_show(name,img):
    import cv2
    cv2.imshow(name,img)
    
    # 关闭窗口
    key = cv2.waitKey(0)
    if key  == ord('q') or key == ord('Q'):
        cv2.destroyAllWindows()

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想要调用函数时，我们导入文件即可

# 从外部py文件中导入工具类，即可直接使用
from utils import cv_show
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注意：导入后必须先执行文件！

# 导入后必须先执行文件
%run utils.py

# 如果出现报错IndentationError:unindent does not match any outer indentation level
    # 那就是Tab和空格混用的缩进问题：本应该用Tab缩进，可能打成了空格缩进
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使用函数

cv_show('cat',cat)
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保存图片

imwrite(path,img)：使用imwrite保存图片

import cv2

# 创建一个窗口
cv2.namedWindow('img',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('img',640,480)

# 读一个图片
img = cv2.imread('./cat.jpeg') # 打开当前目录下的图像文件

while True:# 进入循环，使得cv2不停地展示img图片
    cv2.imshow('img',img)
    key = cv2.waitKey(0) # 接受任意字符——>写0
    
    if key == ord('q'): # 按下按键'q'——> quit
        break
    elif key == ord('s'): # 按下按键's'——> save
        cv2.imwrite('./123.png',img) # 会把cv2.imshow('img',img)的图片保存到当前文件下下，命名为123.png
    else:
        print(key)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
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读取摄像头与视频数据

打开摄像头

• 视频是由图片组成的，视频的每一帧就是一幅图片，一般是30帧，表示1s显示30张图片
• cv2.VideoCapture()可以捕获摄像头，用数字来表示不同的设备，比如0，1
• 如果是视频文件，可以直接指定路径即可

import cv2
# VideoCapture()可以捕获摄像头：如果是视频文件，则直接在参数中写入路径即可；如果是电脑上的摄像头，则可以根据摄像头编号进行索引，通过这个简单的数字去指定调用的摄像头


# 打开视频文件 #
#vc = cv2.VideoCapture()  

# 打开摄像头 #
cv2.namedWindow('video',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video',640,480)

# 如果打开失败或者没读到数据，会闪退，但并不会报错
#cap = cv2.VideoCapture(1)

cap = cv2.VideoCapture(0) # 该函数会返回一个对象，我们用cap来接受（0是笔记本自带的摄像头）

# 循环读取摄像头的每一帧
while True:
    # 读一帧数据（一帧=视频里的一幅图） 
    flag,frame = cap.read() # 返回“标记”和“这一帧数据（图片）”：True表示读取成功，False表示读取失败
    
    # 可以根据flag做判断
    if not flag:
        print("没读到数据！退出......")
        break
        
    # 显示数据
    else:
        cv2.imshow('video',frame)
        
    key = cv2.waitKey(1) # 此处不可以写0！因为0会允许任何输入并且一直在等待输入，如果这样写就只能看到一帧数据，并且一直在等待
                         # 此处写1，每隔1ms检测一次输入
    if key == ord('q'):
        break
        
# 别忘了释放资源!
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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打开视频

打开视频的操作和打开摄像头是一样的：只需要修改cap = cv2.VideoCapture(0)为cap = cv2.VideoCapture(‘./1.mp4’) # 括号内为路径即可

放出的视频会有加速的效果：是因为我们的代码中key = cv2.waitKey(1)每隔1ms就执行下一张图片

那么我们为了完整播放这个视频，提出了一个问题：假如一个视频是30帧，那么每张图之间要间隔多少毫秒呢

# 1帧 = 1s内显示1张图片，每张图片用时t = 1/1(s) = 1000/1(ms)
# 30帧 = 1s内显示30张图片，每张图片用时t = 1/30(s) = 1000/30(ms)

key = cv2.waitKey(1000 // 30)	# 括号内必须是整数！"//"两个斜线表示除后向下取整
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视频录制

opencv打开一个视频或一个摄像头，我们把捕获到的每一帧存储在一个视频中

• VideoWrite：参数一为输出文件，参数二为多媒体文件格式，参数三为帧率，参数四为分辨率
• write：编码并写入缓存
• release：缓存内容写入磁盘，并释放资源

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 把摄像头捕获的内容存入cap中

# 创建对象 （fourcc表示视频的一种格式）
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') # *mp4v表示“解包操作”——> 等同于解成'm','p','4','v'

# 创建对象
vw = cv2.VideoWriter('output.mp4',fourcc,30,(640,480)) # ('保存的文件名'，指定存储的格式，帧率，摄像头的分辨率（一定要正确否则报错！）)

# 判断摄像头是否打开
while cap.isOpened() :
    ret,frame = cap.read()
    if not ret: # 如果没有打开
        print('can not recive frame ,Exiting...')
        break
        
    else : # 如果成功打开——> 写每一帧数据
        vw.write(frame) # 把 这一帧数据 写到Videowriter中
        cv2.imshow('frame',frame) # 展示 这一帧数据 到窗口
        
    if cv2.waitKey(1) == ord('q') or cv2.waitKey(1) == ord('Q'):
        break

# 别忘了release
cap.release()
        
# 释放Videowriter
vw.release() # write是先写到缓存中，再由release写入到磁盘中 

cv2.destroyAllWindows()
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控制鼠标

OpenCV允许我们对窗口上的鼠标动作做出响应

• setMouseCallback(winname,callback,userdata)：winname是窗口的名字，callback是回调函数，userdata是给回调函数的参数
• callback(event,x,y,flags,userdata)：回调函数必须包含这5个参数：event是事件(鼠标移动，按下左键、右键…)；xy是鼠标的坐标点；flags主要用于组合键；userdata就是上面的setMouseCallback的userdata
  

# opencv控制鼠标
import cv2
import numpy as np

# 定义鼠标的回调函数(函数名可以随便取，但是参数必须是五个!)
def mouse_callback(event,x,y,flags,userdata): # event：鼠标事件；xy：鼠标坐标；flags：鼠标的组合操作；userdata：传给用户的数据
    print(event,x,y,flags,userdata)
    
    # 增加功能：按下鼠标右键退出
    if event == 2:
        cv2.destroyAllWindows() # 窗口会闪一下 然后继续出现，其实我们是运行成功了，只不过下方是个死循环，会一直存在
    
# 创建窗口
cv2.namedWindow('mouse',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('mouse',640,360) # 宽度（列）和高度（行）

cat = cv2.imread('./cat.jpeg')


# 设置鼠标的回调函数
cv2.setMouseCallback('mouse',mouse_callback,'123') # '123'为用户数据，会传到上方的参数userdata中
    # 在我们生成的mouse的窗口上，做任何鼠标的操作，它都会去执行我们定义的mouse_callback()函数

# 生成一个全黑的图片（先行后列——> 要和上面反过来）
img = np.zeros((360,640,3),np.uint8) # np.zeros()生成全是0的图片  np.uint8表示0-255 u表示无符号

# 循环展示图片
while True:
#     cv2.imshow('mouse',img) # 展示刚才生成的全黑图片
    cv2.imshow('mouse',cat) # 展示猫
    key = cv2.waitKey(1)
    
    if key == ord('q') or key == ord('Q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
    


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TrackBar控件

TrackBar是一个可拖动的控件，可以用于控制RGB

现在我们创建一个调整RGB的TrackBar，用调整的值来生成一张图片，通过拖到TrackBar来随时改变这个图片的颜色

• cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)创建trackbar控件：value为trackbar的默认值(开始时游标的位置)，cout为bar的最大值和最小值(是两个值)，onChange为回调函数，每次修改这个值就会跳入该函数
• cv2.getTrackbarPos(trackbarName, windowName)：获取当前TrackBar的值

# trackbar的使用
import cv2
import numpy as np

# 创建窗口
cv2.namedWindow('trackbar',cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('trackbar',640,480)

# 定义回调函数 ——> 我们用这个函数来打印当前的值
def callback(value):
    print(value)
    
# 创建3个trackbar
cv2.createTrackbar('R','trackbar',0,255,callback)
cv2.createTrackbar('G','trackbar',0,255,callback)
cv2.createTrackbar('B','trackbar',0,255,callback)

# 创建一个背景图片
img = np.zeros((480,640,3),np.uint8)

# 不停地循环展示图片，读取数据
while True:
    # 获取当前trackbar的值
    r = cv2.getTrackbarPos('R','trackbar')
    g = cv2.getTrackbarPos('G','trackbar')    
    b = cv2.getTrackbarPos('B','trackbar')    
    
    # 用获取到的三个值修改背景图片颜色
    img[:] = [b , g , r] # opencv里的图片颜色通道就是BGR 
    
    # 展示图片
    cv2.imshow('trackbar',img)
    
    # 退出
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q') or key == ord('Q'):
        break
        
# 释放空间
cv2.destroyAllWindows()
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