兼容性 OpenCV >= 3.4.4
从文件中读取图像。
返回值：
在读入图像后，数据将被存储在一个cv::Mat对象中。
说明：
OpenCV提供对Windows位图（bmp）、便携式图像格式（pbm, pgm, ppm）和Sun raster（sr, ras）等图像格式的支持。在插件的帮助下（如果你自己建立库，你需要指定使用它们，不过在我们提供的软件包中，默认是有插件的），你也可以加载图像格式，如JPEG（jpeg, jpg, jpe），JPEG 2000（jp2 - 在CMake中被称为Jasper），TIFF文件（tiff, tif）和便携式网络图形（png）。此外，OpenEXR也是一种可能性。
在OpenCV窗口中显示一个图像。
说明：
销毁全部窗口
注意：使用imshow()方法显示图像后，应该习惯性调用cv.destroyAllWindows()销毁窗口。
将图像写入文件。
从OpenCV的样品库中找到starry_night.jpg
返回值：
等待用户按下一个键
返回值：
python 中内置函数ord()返回字符串的ASCII数值
返回值：
sys库函数。系统退出，并显示any things
import cv2 as cv # OpenCV的python库被导入，重命名为cv
import sys # sys库 用于关于系统的
img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg")) # 从样品库中找到starry_night.jpg，并加载
if img is None: # 检测img是否加载成功
sys.exit("Could not read the image.") # 系统退出，并显示
cv.imshow("Display window", img) # 显示img, 显示框标题为 Display window
k = cv.waitKey(0) # 等待键盘任意键，参数0 表示不设置超时
if k == ord("s"): # python 中内置函数ord()返回字符串的ASCII数值
cv.imwrite("starry_night.png", img) # 将图像写入硬盘，名称为starry_night.png
创建视频捕捉器
返回值：
视频捕捉器对象
说明：
设备索引是个数字，用来指定哪个摄像机。通常情况下，会有一台摄像机被连接。所以我只需传递0（或-1）。你可以通过传递1来选择第二台摄像机，以此类推。之后，你就可以逐帧地捕捉。
注意在最后，不要忘记释放捕获。
判断视频捕捉器对象（对应的相机）是否已经打开
打开视频捕捉器对象（对应的相机）
说明：cap = cv.VideoCapture() 创建视频捕捉器对象时，相机就已经被打开了。一般不需要使用cap.open()再次打开。但是，有时，cap可能没有初始化捕获，则需要调用cap.open()。
逐帧地捕捉（相机或视频文件的图像）
返回值：2个
访问这个视频的一些功能
修改视频的属性
例如，我可以通过cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)和cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)检查帧的宽度和高度。它给我的默认值是640x480。但我想把它修改为320x240。只要用ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320)和ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)。
释放捕获器对象
转换图像格式
创建FourCC对象
FourCC是一个4字节的编码，用于指定视频编解码器。可用编码列表可以在fourcc.org上找到。具体编码依赖于平台。
以下编解码器很常用：
FourCC编码传递为*cv.VideoWriter_fourcc(‘M’,‘J’,‘P’,‘G’)或 cv.VideoWriter_fourcc(‘MJPG’) 用于MJPG。
说明： 保存视频
例如：
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) # 输出视频名称，fourcc对象，帧率，图像尺寸
...
out.write(frame) # 输出一帧图像
...
out.release()
围绕垂直、水平或两个轴翻转2D数组
参数：
Python内置的退出函数，与sys.exit()功能相同。
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0) # 获取摄像机来捕获实时流 参数0表示本台设备的序号为0的采集设备（camera）
if not cap.isOpened(): # 判断是否已经打开
print("Cannot open camera")
exit()
while True: # 循环捕捉图像
# Capture frame-by-frame
ret, frame = cap.read()
# if frame is read correctly ret is True
if not ret:
print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
break
# Our operations on the frame come here
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# Display the resulting frame
cv.imshow('frame', gray)
if cv.waitKey(1) == ord('q'):
break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('vtest.avi')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
# if frame is read correctly ret is True
if not ret:
print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
break
gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('frame', gray)
if cv.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()
import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0) # 创建视频捕捉对象
# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID') # 第1步：创建FourCC对象 我理解为规定压缩视频格式的对象
out = cv.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480)) # 第2步：创建视频写入对象 并规定文件名，fourcc， 帧率， 尺寸（640,680）
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
break
frame = cv.flip(frame, 0) # 翻转图像 flipCode=0 表示X轴翻转，即垂直翻转，或垂直镜像
# write the flipped frame
out.write(frame) # 第3步：输出图像
cv.imshow('frame', frame)
if cv.waitKey(1) == ord('q'):
break
# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()
OpenCV绘制不同的几何图形
在图像img中画直线
参数：
参数：
img, color, thickness, lineType 参数同上。
参数：
img, color, thickness, lineType 参数同上。
参数：
img, color, thickness, lineType 参数同上。
专属参数：
参数：
img, color, thickness, lineType 参数同上。
创建一个纯黑的彩色图像（三维数组），元素单位：uint8
由形状参数(512,512,3)得知，图像尺寸512x512，深度3（彩色图像的每一像素分别包括RGB三位）
创建灰度图像方法如下：
img = np.zeros((512,512,1), np.uint8)
注意形状参数可以是(512,512,1),也可以是(512,512)。这两种方法都可以实现灰度图像
要画一条线，你需要传递线的起点和终点坐标。我们将创建一个黑色的图像，在上面画一条从左上角到右下角的蓝线。
import numpy as np
import cv2 as cv
# Create a black image
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 创建一个彩色图像（纯黑）
# Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px
cv.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
要画一个矩形，你需要矩形的左上角和右下角。这一次我们将在图像的右上角画一个绿色的矩形。
cv.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
要画一个圆，你需要它的中心坐标和半径。我们将在上面画的矩形内画一个圆。
cv.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)
cvtutorials.com：画圆(封闭图像)语法中的**-1表示这个圆表示被填充**。
为了绘制椭圆，我们需要传递几个参数。一个参数是中心位置（x,y）。
接下来的参数是轴的长度（主轴长度，小轴长度）。
角度是椭圆在逆时针方向的旋转角度。
startAngle和endAngle表示椭圆弧线的起点和终点，从主轴开始顺时针方向测量。更多细节，请查看cv.ellipse()的文档。
下面的例子在图像的中心画了一个半椭圆。
cv.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)
"""
param1：img表示图像， cv::Mat类型（Python中用ndarray代替）
param2: （256,256） 圆心点 元组形式
param3: (100,50) 主轴长度，小轴长度 元组形式
param4: 0 表示角度
param5: 0 startAngle 椭圆弧线起点
param6: 180 endAngle 椭圆弧线终点
param7: color 标准写法（255，0，0），没想到也可以直接写255（蓝色）
param8: thickness 线条宽度
"""
要画一个多边形，首先你需要顶点的坐标。把这些点变成一个ROWSx1x2形状的数组，其中ROWS是顶点的数量，它应该是int32类型。这里我们用黄色画了一个有四个顶点的小多边形。
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32) # 顶点坐标二维数组 int32类型
pts = pts.reshape((-1,1,2)) # 变成一个ROWSx1x2形状的数组
cv.polylines(img,[pts],True,(0,255,255)) # [pts] 写法需要注意
如果第三个参数是False，你会得到一个连接所有点的折线，而不是一个封闭的形状。
cv.polylines() 可以用来绘制多条线。只要创建一个你想画的所有线条的列表并把它传给函数。所有的线都将被单独绘制。
与为每条线调用cv.line()相比，这是一个更好更快绘制一组线的方法。
要在图像中添加文本，你需要指定以下事项：
我们将在我们的图像上显示白色的OpenCV。
font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 字体
cv.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv.LINE_AA)
"""
param1: img
param2: 需要显示的文本
param3: 显示位置 注意：文字左下角位置
param4: 字体
param5: 字体比例
param6: color
param7：thickness 线条宽度
param8: 线条类型
"""
学习如何在OpenCV中处理鼠标事件
绑定 鼠标回调函数与OpenCV窗口
函数原型：
void SetMouseCallback(const string & winname,MouseCallback onMouse,void* userdata=0)
鼠标回调函数
注意：鼠标回调函数为固定格式，回调名称随意，但是参数必须为如上的4个
param1: event 表示 opencv时间 例如：if event == cv.EVENT_LBUTTONDBLCLK: …
param2：x 鼠标focus的x坐标
param3: y 鼠标focus的y坐标
param4: flags 是CV_EVENT_FLAG的组合，flag的状态有：
param5: param 是用户定义的传递到setMouseCallback函数调用的参数。
在这里，我们创建一个简单的应用程序，在我们双击图片的地方画一个圆。
首先，我们创建一个鼠标回调函数，当鼠标事件发生时执行。鼠标事件可以是任何与鼠标有关的事件，如左键向下、左键向上、左键双击等。它给我们每个鼠标事件的坐标（x,y）。有了这个事件和位置，我们就可以做我们想做的事情。要列出所有可用的事件，在Python终端运行以下代码。
展示cv的全部包含“EVENT”的变量
import cv2 as cv
events = [i for i in dir(cv) if 'EVENT' in i] # 获得cv的全部包含“EVENT”的变量
print( events )
创建鼠标回调函数有一个特定的格式，在任何地方都是一样的。它的不同之处只在于该函数做什么。所以我们的鼠标回调函数只做一件事，在我们双击的地方画一个圆。所以请看下面的代码。代码是不言自明的，从注释中可以看出。
import numpy as np
import cv2 as cv
# mouse callback function 固定格式（参数）
def draw_circle(event,x,y,flags,param): # 鼠标响应函数的固定格式; param1:事件；param2：鼠标x坐标；param3：鼠标y坐标；param4：param作用不明？？
if event == cv.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
cv.circle(img,(x,y),100,(255,0,0),-1)
# Create a black image, a window and bind the function to window
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # numpy创建全黑彩色图像，彩色图像的shap为(w,h,3)； 注，(0,0,0)全黑，(255,255,255) 全白
cv.namedWindow('image') # 命名窗口
cv.setMouseCallback('image',draw_circle) # 创建鼠标回调函数，响应区域窗口"image"，响应函数"draw_circle"
while(1):
cv.imshow('image',img)
if cv.waitKey(20) & 0xFF == 27: # 等待
break
cv.destroyAllWindows() # 销毁全部窗口
现在我们要做一个更好的应用。在这里，我们通过拖动鼠标来绘制矩形或圆形（取决于我们选择的模式），就像我们在Paint应用程序中做的那样。所以我们的鼠标回调函数有两部分，一部分用来画矩形，另一部分用来画圆。这个具体的例子对于创建和理解一些交互式的应用程序，如物体跟踪、图像分割等，将是非常有帮助的。
import numpy as np
import cv2 as cv
drawing = False # true if mouse is pressed
mode = True # if True, draw rectangle. Press 'm' to toggle to curve
ix,iy = -1,-1
# mouse callback function 固定格式（名称随意，参数必须是event,x,y,flags,param）
def draw_circle(event,x,y,flags,param):
global ix,iy,drawing,mode # 使用全局变量
if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
drawing = True
ix,iy = x,y
elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE:
if drawing == True:
if mode == True:
cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,0,0),-1) # 简易擦拭，不理想，只为了模拟橡皮筋效果
cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)
else:
cv.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)
elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP:
drawing = False
if mode == True:
cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,0,0),-1) # 简易擦拭，不理想，只为了模拟橡皮筋效果
cv.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)
else:
cv.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)
接下来我们必须将这个鼠标回调函数与OpenCV窗口绑定。在主循环中，我们应该为’m’键设置一个键盘绑定，以便在矩形和圆形之间进行切换。
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8) # 全黑彩色图像
cv.namedWindow('image') # 命名窗口
cv.setMouseCallback('image',draw_circle) # 绑定 鼠标回调函数与OpenCV窗口
while(1):
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(1) & 0xFF
if k == ord('m'):
mode = not mode
elif k == 27:
break
cv.destroyAllWindows()
笔记：
拖动鼠标画矩形时，并不会清除之前的矩形（被填充覆盖了），因此该示例无法达到橡皮筋效果。
要实现橡皮筋效果必须存储每次的绘图动作。
学习将轨迹条绑定到OpenCV窗口上
get current positions of four trackbars 获得轨迹条的滑块当前位置
param1: 轨迹条名称
param2: 轨迹条所属窗口名称
函数的函数原型为：（C++写法）
CV_EXPORTS int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname，int* value, int count,TrackbarCallback onChange = 0, void* userdata = 0);
这里我们将创建一个简单的应用程序，显示你指定的颜色。你有一个显示颜色的窗口和三个轨道条来指定B、G、R的颜色。你滑动轨迹条，窗口的颜色就会相应地改变。默认情况下，初始颜色将被设置为黑色。
对于cv.createTrackbar()函数，第一个参数是轨迹条的名称，第二个参数是它所连接的窗口名称，第三个参数是默认值，第四个参数是最大值，第五个参数是回调函数，每次轨迹条的值发生变化时都会执行。回调函数总是有一个默认参数，就是轨迹条的位置。在我们的例子中，函数什么都不做，所以我们只是简单地传递。
轨迹条的另一个重要应用是把它作为一个按钮或开关。OpenCV，默认情况下，没有按钮功能。所以你可以用轨迹条来获得这种功能。在我们的应用程序中，我们已经创建了一个开关，只有当开关打开时，应用程序才会工作，否则屏幕总是黑的。
import numpy as np
import cv2 as cv
def nothing(x):
pass
# Create a black image, a window
img = np.zeros((300,512,3), np.uint8) # numpy 创建彩色画面
cv.namedWindow('image') # 命名窗口
# create trackbars for color change
cv.createTrackbar('R','image',0,255,nothing) # 创建滚动条 R,G,B
cv.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
# create switch for ON/OFF functionality
switch = '0 : OFF \n1 : ON'
cv.createTrackbar(switch, 'image',0,1,nothing) # 创建滚动条 switch
while(1):
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(1) & 0xFF
if k == 27:
break
# get current positions of four trackbars
r = cv.getTrackbarPos('R','image')
g = cv.getTrackbarPos('G','image')
b = cv.getTrackbarPos('B','image')
s = cv.getTrackbarPos(switch,'image')
if s == 0:
img[:] = 0
else:
img[:] = [b,g,r] # 为img图像中所有点 赋值 [b,g,r]
"""
img[:] 表示 [:]第一1维的全部元素, 即全体元素的意思
img = [b,g,r] 这种写法是不正确的
"""
cv.destroyAllWindows()
笔记：重温对numpy.ndarray切片的理解
img = np.zeros((5,5,3), np.uint8) # numpy 创建彩色画面
img[:] 相当于对ndarray的切片，只是该切片为数组全部元素
img[1:2] 截取 第一维的5个元素中，第二个元素，结果如下：
print("img", img[1:2])
img [[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]]
img[1:2, 1:3] 截取 第一维的5个元素中，第二个元素；并在该元素中截取第二维的 1-2个元素，结果如下：
img[1:2, 1:3] =
[[[0 0 0]
[0 0 0]]]
img[1:2, 1:3, 0:2] 截取 第一维的5个元素中，第二个元素；并在该元素中截取第二维的 1-2个元素；并且截取第三维的0-1个元素。结果如下：
img[1:2, 1:3, 0:2] =
[[[0 0]
[0 0]]]
这么展开后，切片就好理解了