OpenCV随笔

创建一个窗口#zeros(shape,dtype=float,order='C')
#shape：形状，dtype：数据类型,可选参数,默认numpy.float64img = np.zeros((500,500,3),np.uint8)

读取图片：

img=cv.imread('图片路径',flag);——彩色一般都是原图

flag=-1时，8位深度，原通道——原图

flag=0，8位深度，1通道——黑白

flag=1, 8位深度，3通道（彩色）

flag=2，原深度，1通道——黑白

flag=3, 原深度，3通道（彩色）

flag=4，8位深度，3通道（彩色）

获取音频文件：

cap = cv2.VideoCapture("2.avi")

新建窗口：cv.nameWindow();的方法

void nameWindow(const string& winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE) ;

参数1：新建的窗口的名称。自己随便取。

参数2：窗口的标识，一般默认为WINDOW_AUTOSIZE 。

WINDOW_AUTOSIZE 窗口大小自动适应图片大小，并且不可手动更改。（上面图1就是使用的它）

WINDOW_NORMAL 用户可以改变这个窗口大小（上面图2就是使用的它）

WINDOW_OPENGL 窗口创建的时候会支持OpenGL
滑动控件的创建：

cv2.createTrackbar('Weighted','Combine',50,100,OnAddWeighted)

参数一、trackbarname：滑动空间的名称；

参数二、winname：滑动空间用于依附的图像窗口的名称（一般是nameWindow的名称）；

参数三、value：初始化阈值；

参数四、count：滑动控件的刻度范围；

参数五、TrackbarCallback是回调函数

按位（bitwise）运算及模板（mask）理解：

举个与运算例子（and）：#相与，如果mask模板是255则为255,否者为原色。通俗理解：若模板为黑色，则该部分为黑，否则为参考图的颜色。

图片对比度转换：

gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图 0则正常
gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)#转到HSV空间

写入字体#设置字体类型：

FONT_HERSHEY_SIMPLEX，FONT_HERSHEY_PLAIN，FONT_HERSHEY_DUPLEX
font1 = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font2 = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
font3 = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX
#背景图片，待写入的字，第一个字符左下角坐标，字体类型，字体大小，字体颜色，字体粗细
cv2.putText(img,'OpenCV',(20,100),font1,2,(255,0,0),5)
直线
#背景图，起点左边，终点坐标，线条颜色，线条宽度，[线条类型]
##线条类型：默认是8-connected样式，anti-aliased线条，cv2.LINE_AA表示反锯齿线条，曲线视觉效果更佳

cv2.line(img,(0,0),(300,300),(0,255,0),3)

圆
#背景图，圆心位置，圆半径，圆颜色，[圆粗细，圆边界类型]

cv2.circle(img,(200,200),30,(0,0,255))

椭圆
#背景图，中心坐标，长短轴，顺时针旋转角度，顺时针起始角度，终止角度，线条颜色，线条粗细，[线条类型]

cv2.ellipse(img,(200,200),(170,130),0,0,360,(255,0,0),3)

矩形框

#背景图片，左上角，右下角，BGR，矩形框边框厚度，[边缘折线类型]
cv2.rectangle(img,(10,10),(200,200),(0,255,0),-1, cv2.LINE_AA)

绘制多边形

#将数组转化为矩阵
#数组，[数据类型]
pts = np.array([[50,50],[250,50],[250,250],[50,250]],np.int32)

多边形边框

#背景图片，顶点集合，是否是闭合折线，折线颜色，折线粗细，[折线类型]
cv2.polylines(img,[pts],True,(255,0,0),6,cv2.LINE_AA)

多边形内填充

#背景图片，顶点集合，填充颜色，[边缘折线类型]
cv2.fillPoly(img,[pts],(0,255,0),cv2.LINE_AA)

鼠标事件回调函数(鼠标响应函数)void 函数名(int event,int X,int Y,int flags,void* param)
#鼠标事件类型，X和Y为事件发生时鼠标坐标，按下鼠标的哪个键，指向任意对象的指针void screenShot(event,x,y,flags,param)
处理鼠标动作函数 void setMousecallback(winname,onMouse, [void* userdata=0])
#窗口名，鼠标响应函数，传给回调函数的参数cv2.setMousecallback("窗口名",鼠标相应函数名)
鼠标事件类型
EVENT_MOUSEMOVE              滑动EVENT_LBUTTONDOWN          左键点击
EVENT_RBUTTONDOWN          右键点击
EVENT_MBUTTONDOWN          中键点击
EVENT_LBUTTONUP                 左键放开
EVENT_RBUTTONUP                 右键放开
EVENT_MBUTTONUP                 中键放开
EVENT_LBUTTONDBLCLK          左键双击
EVENT_RBUTTONDBLCLK         右键双击
EVENT_MBUTTONDBLCLK         中键双击

在图上画图形（或者截图）：

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
import numpy as np


flag = False
x1=y1=0


##Alt+3
def screenShot(event,x,y,flags,param):
  global x1,y1,flag,img,temp
  if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: #鼠标左键按下
    flag = True #表示当前鼠标左键是按下的
    x1 = x
    y1 = y
  elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE: #鼠标移动
     #鼠标移动的时候一直运行下面这个，所以会保留最后一次画的圆
    if(flag):
       img = temp.copy()#调用temp中的图
       #cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x,y),(0,255,0),2)
       cv2.circle(img,((x1+x)//2,(y1+y)//2),abs((x-x1)//2),(0,0,255),2)
       '''
cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1,
int lineType=8, int shift=0)
img为源图像指针
center为画圆的圆心坐标
radius为圆的半径
color为设定圆的颜色，规则根据B（蓝）G（绿）R（红）
thickness 如果是正数，表示组成圆的线条的粗细程度。否则，-1表示圆是否被填充
line_type 线条的类型。默认是8
shift 圆心坐标点和半径值的小数点位数
       '''
  elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP: #鼠标左键弹起
      flag = False #弹起使画圆结束
      temp = img.copy()#画完的图保存到temp中
      #ROI = temp[y1:y,x1:x] #---y1:y2, x1:x2
      #cv2.imshow('ROI',ROI)
      #cv2.imwrite('ROI.bmp',ROI)
#      cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x,y),(0,255,0),2)
    
img=cv2.imread('1.jpg') #读取图像

temp = img.copy() #备份img图

cv2.namedWindow('screenShot1')#生成的窗口名

#鼠标操作信息回调函数
cv2.setMouseCallback('screenShot1',screenShot)#将screenShot画圆函数回调到窗口中

while(1):
  cv2.imshow('screenShot1',img)#将图片展现窗口
  if cv2.waitKey(1)&0xFF==27: #Esc按下退出
    break
cv2.destroyAllWindows()

实现雪花效果：

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
import numpy as np
import random #随机数模块
img=cv2.imread('1.jpg') #读取图像

#print img.shape
#实现雪花效果
for num in range(0,300): #控制雪花点个数
    i = random.randint(0,img.shape[0])%img.shape[0]
    j = random.randint(0,img.shape[1])%img.shape[1]
    #img[i,j] = [0, 0, 255]
    cv2.circle(img,(j,i),2,(255,255,255),-1)

cv2.imshow('src',img)
cv2.imwrite('snow.jpg',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

分解视频：

# -*- coding: utf-8 -*-

import cv2

cap = cv2.VideoCapture("2.avi")

flag = 0

if(cap.isOpened()): #视频打开成功
  flag = 1
else:
  flag = 0
  #print "read error!"
i=0
imgPath = ""

if(flag==1):
  while(True):
    ret,frame = cap.read()#读取一帧
    #if(frame is None):
    if ret==False: #读取帧失败
      break
    #gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图 0则正常
    #gray_img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)#转到HSV空间
    i=i+1
    imgPath = "D:\\pic\\"+str(i)+".bmp"
    cv2.imshow("frame", frame)
    #cv2.imwrite(imgPath,frame)#截取的帧写入路径文件
    if cv2.waitKey(50)&0xFF ==27: #按下Esc键退出
      #cv2.imwrite("1.bmp",frame)
      break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

自定义颜色条：

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
  pass
img=np.zeros((300,512,3),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
switch='0:OFF\n1:ON'
cv2.createTrackbar(switch,'image',0,1,nothing)

while(1):
  cv2.imshow('image',img)
  k=cv2.waitKey(1)&0xFF
  if k==27:
    break
  r=cv2.getTrackbarPos('R','image')
  g=cv2.getTrackbarPos('G','image')
  b=cv2.getTrackbarPos('B','image')
  s=cv2.getTrackbarPos(switch,'image')
  if s==0:
    img[:]=0
  else:
    img[:]=[b,g,r]#OpenCV存储颜色顺序是BGR
cv2.destroyAllWindows()

图片重叠度：

# -*- coding: cp936 -*-
import cv2
import numpy as np

def OnAddWeighted(weightValue):#图像混合
  global img,img2,dst #全局变量
  dst = cv2.addWeighted(img1,float(weightValue)/100,img2,float(100-weightValue)/100,0)#按权重混合叠加
img1 = cv2.imread('1.jpg') #加载第一张图片
img2 = cv2.imread('2.jpg') #加载第二张图片
dst = np.zeros(img1.shape,np.uint8) #结果图像定义
##
cv2.namedWindow('Combine')
cv2.createTrackbar('Weighted','Combine',50,100,OnAddWeighted)
OnAddWeighted(50) #初始调用

while(1):
  cv2.imshow('Combine',dst)#显示结果图
  k=cv2.waitKey(1)&0xFF
  if k==27:
    break

cv2.destroyAllWindows()

实现图片重叠（涉及图片【bitwise】按位计算）：

# -*- coding: cp936 -*-
import numpy as np
import cv2
#获取car图并且放在src幕布上
img = cv2.imread('1 (1).jpg')
cv2.imshow('src',img)

#获取logo图并且放在src幕布上
logo1 = cv2.imread('3.png')
logo = cv2.resize(logo1,(200,200))#--将图片改为200x200大小
cv2.imshow('logo',logo)

w = logo.shape[1] #--logo宽度

h = logo.shape[0] #--logo高度

gray = cv2.cvtColor(logo,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#logo转为灰度图

cv2.imshow('gray',gray) #显示灰度图

ret, mask1 = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)#将gray二值化，转成黑白图

cv2.imshow('mask', mask1)
#相与，如果mask模板是255则为255,否者为原色。

logo_temp = cv2.bitwise_and(logo, logo, mask=mask1) #将logo和mask 相与

cv2.imshow('logo_temp',logo_temp)

roi = img[0:h,0:w] #---y1:y2,x1:x2

mask1_inv = cv2.bitwise_not(mask1)#翻转，白变黑，黑变白

cv2.imshow('mask2',mask1_inv)

roi_temp = cv2.bitwise_and(roi, roi, mask=mask1_inv)#将mask2和原图roi区间 相与

cv2.imshow('roi_temp',roi_temp)

dst = cv2.add(logo_temp, roi_temp)#
cv2.imshow('result',dst)
print(dst)

img[0:h,0:w] = dst

cv2.imshow('result',img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

bitwise

posted on 2021-04-07 10:19 汤姆猫8 阅读(109) 评论(0) 收藏举报