OpenCV--图像读取与视频读取_opencv视频图像识别

目录

1、图像的读取

2、图像的属性值输出

3、将图片转换成灰度图

4、视频的读取

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1、图像的读取

        直接用cv2的模块进行读取

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
img=cv2.imread('test.jpg')
 
print(img)
#图像的显示,也可以创建多个窗口
 
cv2.imshow('image',img)
 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述内容也可以写成一个函数：

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
 
img=cv2.imread('test.jpg')
cv_show('image',img)

2、图像的属性值输出

        这里主要输出的是hwc、属性、大小、数据类型。

print(img.shape)  #获取头像的h w c,当C=3的时候，表示该头像是RGB图像（OpenCV是BGR）
print(type(img))    # 属性
print(img.size)     # 大小
print(img.dtype)    # 数据类型

3、将图片转换成灰度图

        直接在imread的第二个参数写入灰度即可。

img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  #灰度图
print(img.shape)
cv2.imwrite('mycat.png',img)   #保存
cv_show('image',img)
 
 
# 下面为彩色图，参数2写空也是默认彩色图
img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)  #彩色
print(img.shape)

4、视频的读取

        视频的本质是一桢桢图片。以下视频视频灰度图输出与视频速度自定义调节

# 视频读取
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 检查是否打开正确
if vc.isOpened():
    open, frame = vc.read()
else:
    open = False
 
while open:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame,  cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 灰度存储
        cv2.imshow('result', gray)
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:  # 休眠100ms且按下退出键退出
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()