OpenCV之图像基础操作的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关OpenCV之图像基础操作的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

概述

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大.

截取图像

例子:

# 截取图像img = cv2.imread("picture.jpg")img = img[200:600, 400:1000]cv2.imshow("cut", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

获取颜色通道

cv2.split可以帮助我们获取不同颜色通道.

格式:

cv2.split(img)

例子:

# 获取颜色通道img = cv2.imread("picture.jpg")  # 读取图片b, g, r = cv2.split(img)  # 分割颜色通道print(r.shape, g.shape, b.shape)  # 调试输出

输出结果:

(1263, 1920) (1263, 1920) (1263, 1920)

单通道显示

# 单通道显示img = cv2.imread("picture.jpg")  # 读取图片cur_img = img.copy()  # 深拷贝cur_img[:, :, 0] = 0  # B通道设置为0cur_img[:, :, 1] = 0  # G通道设置为0cv2.imshow("B channel", cur_img)  # 图片展示cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

读取视频

cv2.VideoCapture可以帮助我们读取视频. 通过数字来控制不同的设备, 例如 0, 1. 或者指定视频文件路径.

格式:

cv2.VideoCapture(video_path or device_index )

参数:

• video_path: 视频文件路径

• device_index: 录像设备 (摄像头) 索引, 例如 0, 1

例子:

# 读取视频vc = cv2.VideoCapture("video.mp4")# 循环while (True):    # 读取一帧，ret为bool类型，指示是否成功读取这一帧    ret, frame = vc.read()    # 转为灰度图    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)    # 显示    cv2.imshow('frame', gray)    # 若没有按下q键，则每1毫秒显示一帧    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        break# 释放vc.release()cv2.destroyAllWindows()

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