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OpenCV图像处理GUI功能详解

作者：我与nano

GUI功能是opencv的入门知识，本文给大家介绍下OpenCV图像处理GUI功能，结合实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，感兴趣的朋友一起看看吧

OpenCV图像处理

一、图像入门

1.读取图像

使用 cv.imread() 函数读取一张图像，图片应该在工作目录中，或者应该提供完整的图像路径。第二个参数是一个 flag，指定了应该读取图像的方式

cv.IMREAD_COLOR：加载彩色图像，任何图像的透明度都会被忽略，它是默认标志
cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括 alpha 通道
Note

你可以简单地分别传递整数 1、0 或-1，而不是这三个 flag。

import numpy as np
import cv2 as cv
# 用灰度模式加载图像
img = cv.imread('messi5.jpg', 0)

即使图像路径错误，它也不会抛出任何错误，但是打印 img会给你None

2.显示图像

用 cv.imshow() 函数在窗口中显示图像，窗口自动适应图像的大小。

第一个参数是窗口名，它是一个字符串，第二个参数就是我们的图像。你可以根据需要创建任意数量的窗口，但是窗口名字要不同。

cv.imshow('image', img)
cv.waitKey(0)  #毫秒级显示，如果是0就是按下任意按键结束显示
cv.destroyAllWindows()

cv.waitKey() 是一个键盘绑定函数，它的参数是以毫秒为单位的时间。该函数为任意键盘事件等待指定毫秒。如果你在这段时间内按下任意键，程序将继续。如果传的是 0，它会一直等待键盘按下。
cv.destroyAllWindows() 简单的销毁我们创建的所有窗口。如果你想销毁任意指定窗口，应该使用函数 cv.destroyWindow() 参数是确切的窗口名。

import numpy as np
import cv2 as cv
# 用RGB模式加载图像
img = cv.imread('1.jpg', 1)
cv.imshow('image', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

也可以同时显示两张图像

有一种特殊情况，你可以先创建一个窗口然后加载图像到该窗口。在这种情况下，你能指定窗口是否可调整大小。它是由这个函数完成的 cv.namedWindow()。默认情况下，flag 是 cv.WINDOW_AUTOSIZE。但如果你指定了 flag 为 cv.WINDOW_NORMAL，你能调整窗口大小。当图像尺寸太大，在窗口中添加跟踪条是很有用的。

import numpy as np
import cv2 as cv
# 用RGB模式加载图像
img = cv.imread('1.jpg', 1)
cv.imshow('image', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

可以看到图片可以拉伸，也可以自己去对比一下效果。

3.保存图像

保存图像，用这个函数 cv.imwrite()。

第一个参数是文件名，第二个参数是你要保存的图像。

import numpy as np
import cv2 as cv
# 用RGB模式加载图像
img = cv.imread('1.jpg', 1)
cv.imwrite('11.jpg',img)  #将1.jpg保存为11.jpg
cv.namedWindow('image', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image',img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

图像小结
下面的程序以灰度模式读取图像，显示图像，如果你按下 's‘ 会保存和退出图像，或者按下 ESC 退出不保存。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('11.jpg',0)
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == 27: # ESC 退出
    cv.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'): # 's' 保存退出
    cv.imwrite('m.jpg',img)
    cv.destroyAllWindows()

二、视频入门

1.用相机捕捉视频

通常，我们用相机捕捉直播。OpenCV 为此提供了一个非常简单的接口。我们用相机捕捉一个视频(我用的电脑内置摄像头)，将它转换成灰度视频并显示。去获取一个视频，你需要创建一个VideoCapture对象。它的参数可以是设备索引或者一个视频文件名。设备索引仅仅是摄像机编号。通常会连接一台摄像机(as in my case)。所以我只传了 0(或者-1)。你可以通过传 1 来选择第二个摄像机，以此类推。之后，你能逐帧捕获。但是最后，不要忘记释放这个 Capture 对象。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
while(True):
    # 一帧一帧捕捉
    ret, frame = cap.read()
    # 我们对帧的操作在这里
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # cv.COLOR_BGR2RG显示彩色图像
    # 显示返回的每帧
    cv.imshow('frame',gray)
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# 当所有事完成，释放 VideoCapture 对象
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

cap.read() 返回一个 bool 值(True/False)。如果加载成功，它会返回True。因此，你可以通过这个返回值判断视频是否结束。

2.播放视频文件

它和从相机捕获一样，只需要用视频文件名更改相机索引。同时显示 frame，为 cv.waitKey() 使用合适的时间。如果它太小，视频将非常快，如果太大，视频将很慢 (嗯，这就是如何显示慢动作)。正常情况下，25 毫秒就可以了。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture('FinalVideo_1642014289.728580.MP4')
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2RGB)
    cv.imshow('frame',gray)
    if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

视频只有30秒左右，可以看到视频播放速度很快，像是原视频2倍速播放一样。

3.保存视频

我们捕获视频，逐帧处理然后保存下来。对于图像来说，是非常的简单，就用 cv.imwrite()。这里需要做更多的工作。

这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们应该指定输出文件的名字 (例如：output.avi)。然后我们应该指定 FourCC 码。然后应该传递每秒帧数和帧大小。最后一个是 isColor flag。如果是 True，编码器期望彩色帧，否则它适用于灰度帧。

FourCC 是用于指定视频解码器的 4 字节代码。这里 fourcc.org 是可用编码的列表。它取决于平台，下面编码就很好。

In Fedora: DIVX, XVID, MJPG, X264, WMV1, WMV2. (XVID 是最合适的. MJPG 结果比较大. X264 结果比较小)
In Windows: DIVX (还需要测试和添加跟多内容)
In OSX: MJPG (.mp4), DIVX (.avi), X264 (.mkv).
对于 MJPG， FourCC 的代码作为 cv.VideoWriter_fourcc(‘M’,‘J’,‘P’,‘G’) 或 cv.VideoWriter_fourcc(‘MJPG’)* 传递。

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# 声明编码器和创建 VideoWrite 对象
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret==True:
        frame = cv.flip(frame,0)
        # 写入已经翻转好的帧
        out.write(frame)
        cv.imshow('frame',frame)
        if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break
# 释放已经完成的工作
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

可以看到有avi文件生成。

总结

GUI功能是opencv的入门知识，还是很好理解的。

到此这篇关于OpenCV图像处理——GUI功能的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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