【转载】OpenCV函数汇总_opencv函数大全

一、读入图像 cv2.imread(filepath,flags)

• filepath：要读入图片的完整路径
• flags：读入图片的标志 
  • cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
  • cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
  • cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道

import cv2
 
img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

二、显示图像 cv2.imshow(wname,img)

第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小。

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#dv2.destroyWindow(wname)

• cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
• cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
• cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

三、保存图像 cv2.imwrite(file，img，num)

第一个参数是要保存的文件名，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3。

注意:

• cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
• cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。

cv2.imwrite('1.png',img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
cv2.imwrite('1.png',img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

四、图片操作

1、翻转图像

cv2.flip(img,flipcode)  flipcode控制翻转效果

• flipcode = 0：沿x轴翻转
• flipcode > 0：沿y轴翻转
• flipcode < 0：x,y轴同时翻转

imgflip = cv2.flip(img,1)

2、复制图像

imgcopy = img.copy()

3、颜色空间转换

#彩色图像转为灰度图像
img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) 
#灰度图像转为彩色图像
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
# cv2.COLOR_X2Y，其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

4、给图片加文本

import cv2
 
# img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
img=cv2.imread('1.png',cv2.IMREAD_COLOR)    # 打开文件
font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX  # 设置字体
# 图片对象、文本、像素、字体、字体大小、颜色、字体粗细
imgzi = cv2.putText(img, "zhengwen", (1100, 1164), font, 5.5, (0, 0, 0), 2,)
# cv2.imshow('lena',img)
 
 
 
cv2.imwrite('5.png',img)    # 写磁盘
cv2.destroyAllWindows()     # 毁掉所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)    # 销毁指定窗口

5、画线 画点 画圆 写字等

import numpy as np
import cv2
 
np.set_printoptions(threshold='nan')
# 创建一个宽512高512的黑色画布，RGB(0,0,0)即黑色
img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)
 
 
# 画直线,图片对象，起始坐标(x轴,y轴)，结束坐标，颜色，宽度
cv2.line(img,(0,0),(311,511),(255,0,0),10)
# 画矩形，图片对象，左上角坐标，右下角坐标，颜色，宽度
cv2.rectangle(img,(30,166),(130,266),(0,255,0),3)
# 画圆形，图片对象，中心点坐标，半径大小，颜色，宽度
cv2.circle(img,(222,222),50,(255.111,111),-1)
# 画椭圆形，图片对象，中心点坐标，长短轴，顺时针旋转度数，开始角度(右长轴表0度，上短轴表270度)，颜色，宽度
cv2.ellipse(img,(333,333),(50,20),0,0,150,(255,222,222),-1)
 
# 画多边形，指定各个点坐标,array必须是int32类型
pts=np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
# -1表示该纬度靠后面的纬度自动计算出来，实际上是4
 
pts = pts.reshape((-1,1,2,))
# print(pts)
# 画多条线，False表不闭合，True表示闭合，闭合即多边形
cv2.polylines(img,[pts],True,(255,255,0),5)
 
#写字,字体选择
font=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX
 
# 图片对象，要写的内容，左边距，字的底部到画布上端的距离，字体，大小，颜色，粗细
cv2.putText(img,"OpenCV",(10,400),font,3.5,(255,255,255),2)
 
a=cv2.imwrite("picture.jpg",img)
cv2.imshow("picture",img)
cv2.waitKey(0)
 
cv2.destroyAllWindows()

6、缩放，裁剪和补边

缩放通过cv2.resize()实现，裁剪则是利用array自身的下标截取实现，此外OpenCV还可以给图像补边，这样能对一幅图像的形状和感兴趣区域实现各种操作。下面的例子中读取一幅400×600分辨率的图片，并执行一些基础的操作。

import cv2
 
# 读取一张四川大录古藏寨的照片
img = cv2.imread('tiger_tibet_village.jpg')
 
# 缩放成200x200的方形图像
img_200x200 = cv2.resize(img, (200, 200))
 
# 不直接指定缩放后大小，通过fx和fy指定缩放比例，0.5则长宽都为原来一半
# 等效于img_200x300 = cv2.resize(img, (300, 200))，注意指定大小的格式是(宽度,高度)
# 插值方法默认是cv2.INTER_LINEAR，这里指定为最近邻插值
img_200x300 = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5, 
                              interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
 
# 在上张图片的基础上，上下各贴50像素的黑边，生成300x300的图像
img_300x300 = cv2.copyMakeBorder(img, 50, 50, 0, 0, 
                                       cv2.BORDER_CONSTANT, 
                                       value=(0, 0, 0))
 
# 对照片中树的部分进行剪裁
patch_tree = img[20:150, -180:-50]
 
cv2.imwrite('cropped_tree.jpg', patch_tree)
cv2.imwrite('resized_200x200.jpg', img_200x200)
cv2.imwrite('resized_200x300.jpg', img_200x300)
cv2.imwrite('bordered_300x300.jpg', img_300x300)

五、视频功能

视频中最常用的就是从视频设备采集图片或者视频，或者读取视频文件并从中采样。所以比较重要的也是两个模块，一个是VideoCapture，用于获取相机设备并捕获图像和视频，或是从文件中捕获。还有一个VideoWriter，用于生成视频。还是来看例子理解这两个功能的用法，首先是一个制作延时摄影视频的小例子。

import cv2
import time
 
interval = 60           # 捕获图像的间隔，单位：秒
num_frames = 500        # 捕获图像的总帧数
out_fps = 24            # 输出文件的帧率
 
# VideoCapture(0)表示打开默认的相机
cap = cv2.VideoCapture(0)
 
# 获取捕获的分辨率
size =(int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
       int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
       
# 设置要保存视频的编码，分辨率和帧率
video = cv2.VideoWriter(
    "time_lapse.avi", 
    cv2.VideoWriter_fourcc('M','P','4','2'), 
    out_fps, 
    size
)
 
# 对于一些低画质的摄像头，前面的帧可能不稳定，略过
for i in range(42):
    cap.read()
 
# 开始捕获，通过read()函数获取捕获的帧
try:
    for i in range(num_frames):
        _, frame = cap.read()
        video.write(frame)
 
        # 如果希望把每一帧也存成文件，比如制作GIF，则取消下面的注释
        # filename = '{:0>6d}.png'.format(i)
        # cv2.imwrite(filename, frame)
 
        print('Frame {} is captured.'.format(i))
        time.sleep(interval)
except KeyboardInterrupt:
    # 提前停止捕获
    print('Stopped! {}/{} frames captured!'.format(i, num_frames))
 
# 释放资源并写入视频文件
video.release()
cap.release()

从视频中截取帧也是处理视频时常见的任务，下面代码实现的是遍历一个指定文件夹下的所有视频并按照指定的间隔进行截屏并保存：

import cv2
import os
import sys
 
# 第一个输入参数是包含视频片段的路径
input_path = sys.argv[1]
 
# 第二个输入参数是设定每隔多少帧截取一帧
frame_interval = int(sys.argv[2])
 
# 列出文件夹下所有的视频文件
filenames = os.listdir(input_path)
 
# 获取文件夹名称
video_prefix = input_path.split(os.sep)[-1]
 
# 建立一个新的文件夹，名称为原文件夹名称后加上_frames
frame_path = '{}_frames'.format(input_path)
if not os.path.exists(frame_path):
    os.mkdir(frame_path)
 
# 初始化一个VideoCapture对象
cap = cv2.VideoCapture()
 
# 遍历所有文件
for filename in filenames:
    filepath = os.sep.join([input_path, filename])
    
    # VideoCapture::open函数可以从文件获取视频
    cap.open(filepath)
    
    # 获取视频帧数
    n_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
 
    # 同样为了避免视频头几帧质量低下，黑屏或者无关等
    for i in range(42):
        cap.read()
    
    for i in range(n_frames):
        ret, frame = cap.read()
        
        # 每隔frame_interval帧进行一次截屏操作
        if i % frame_interval == 0:
            imagename = '{}_{}_{:0>6d}.jpg'.format(video_prefix, filename.split('.')[0], i)
            imagepath = os.sep.join([frame_path, imagename])
            print('exported {}!'.format(imagepath))
            cv2.imwrite(imagepath, frame)
 
# 执行结束释放资源
cap.release()

六、鼠标和键盘事件

获取键盘上按下的按键，并在终端输出：

while key != 27:
    cv2.imshow('Honeymoon Island', img)
    key = cv2.waitKey()
    # 如果获取的键值小于256则作为ascii码输出对应字符，否则直接输出值
    msg = '{} is pressed'.format(chr(key) if key < 256 else key)
    print(msg)

鼠标事件比起键盘事件稍微复杂一点点，需要定义一个回调函数，然后把回调函数和一个指定名称的窗口绑定，这样只要鼠标位于画面区域内的事件就都能捕捉到。把下面这段代码插入到上段代码的while之前，就能获取当前鼠标的位置和动作并输出：

# 定义鼠标事件回调函数
def on_mouse(event, x, y, flags, param):
 
    # 鼠标左键按下，抬起，双击
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        print('Left button down at ({}, {})'.format(x, y))
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        print('Left button up at ({}, {})'.format(x, y))
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
        print('Left button double clicked at ({}, {})'.format(x, y))
 
    # 鼠标右键按下，抬起，双击
    elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN:
        print('Right button down at ({}, {})'.format(x, y))
    elif event == cv2.EVENT_RBUTTONUP:
        print('Right button up at ({}, {})'.format(x, y))
    elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDBLCLK:
        print('Right button double clicked at ({}, {})'.format(x, y))
 
    # 鼠标中/滚轮键（如果有的话）按下，抬起，双击
    elif event == cv2.EVENT_MBUTTONDOWN:
        print('Middle button down at ({}, {})'.format(x, y))
    elif event == cv2.EVENT_MBUTTONUP:
        print('Middle button up at ({}, {})'.format(x, y))
    elif event == cv2.EVENT_MBUTTONDBLCLK:
        print('Middle button double clicked at ({}, {})'.format(x, y))
 
    # 鼠标移动
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        print('Moving at ({}, {})'.format(x, y))
 
# 为指定的窗口绑定自定义的回调函数
cv2.namedWindow('Honeymoon Island')
cv2.setMouseCallback('Honeymoon Island', on_mouse)

参考链接：https://www.cnblogs.com/hanxiaosheng/p/9559996.html