使用opencv进行图片分析-编程知识

使用opencv进行图片分析

opencv学习

一、配置环境并打开编译器

配置opencv
在你的任意一个盘里创建一个专属于opencv的文件夹便于学习与整理
打开控制台win+r输入cmd，进入后输入conda activate opencv，进入环境以后进入你所设置的opencv文件的盘，我的是D盘，所以输入d:，再输入cd "opencv",然后输入jupyter lab启动编译器
（OS：如果需要提交作业的big智慧聪明绝顶学生需要在你的opencv环境之前安装matplotlib库，所以pip install matplotlib https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ）

二、下载一个lena图片和MP4视频放入文件列表

如图所示，下载一个图片和视频后直接拖入文件列表
在这里插入图片描述

三、创建python file和使用终端进行运行

红色为代码编译的地方
黄色为终端运行
在这里插入图片描述

四、代码

#读取图像
import cv2
img=cv2.imread('1.jpg') #读取图像
print(type(img))        #输出数据类型
print(img)              #输出图像数组
print(img.shape)        #输出数组形状
print(img.dtype)        #输出数组元素的数据类型
print(img.size)         #输出数组元素的个数

#显示图像
import cv2
img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2) #读取图像并裁剪尺寸减小1/2
cv2.imshow('1',img)                                #显示图像

#等待按键
import cv2
img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2)
cv2.imshow('1',img)      #显示图像
key=0
while key!=27:           #按esc终止循环key=cv2.waitKey()    #等待按键
cv2.destroyWindow('1')   #关闭图像窗口

#播放视频
import cv2
vc=cv2.VideoCapture('2.mp4')                #创建VideoCapture对象
fps=vc.get(cv2.CAP_PROP_FPS)                #读取视频帧速率
size=(vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT),vc.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))     #读取视频大小
print('帧速率: ',fps)
print('大小: ',size)
success,frame=vc.read()                     #读第1帧
while success:                              #循环读视频帧到视频结束cv2.imshow('2',frame)                   #在窗口显示帧图像succes,frame=vc.read()                  #读下一帧率key=cv2.waitKey(25)                     #延迟时间if key==27:break
vc.release()