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AI入门：如何使用opencv读取图片和视频？
发布时间：2024-08-18 15:51:17 浏览量：242次
大部分的cv应用都需要处理图像输入和输出。比如，一个互动式cv应用可能通过摄像头作为输入源，并在窗口中显示输出。除了摄像头输入外，还可能涉及到图像文件、视频文件和原始字节的读取。举例来说，网络传输中的原始字节可能是应用中图形处理算法生成的。
不管是什么格式，每个像素都有一个值，但表示像素的方法各不相同。例如，可以通过使用二维NumPy数组简单地创建一个黑色的正方形图像：
- 图像读取
OpenCV的imread函数支持各种静态图像文件格式。
#### 显示不同flags读取结果def cv2flags(filename): flags = [0, 1, 2, 3, 4] for flag in flags: m = cv2.imread(filename, flags=flag) cv2.namedWindow(f"flags={flag}", 0) cv2.imshow(f"flags={flag}", m) cv2.waitKey(0)filename = "./src/imgs/1.jpg"cv2flags(filename)
flags：图像的通道和色彩信息(默认值为1)，即彩色图片。8位深度图片存储像素点的取值范围为0~255，1通道为灰度图，3通道为彩色图。
基本上，一个字节可以表示0到255的整数。对于实时图像应用来说，一个像素通常由每个通道的一个字节表示。
一个OpenCV图像是array类型的二维或三维数组。8位的灰度图像是一个含有字节值的二维数组。因此，我们可以通过坐标位置访问像素，比如修改横向600-800、纵向100-200为蓝色（BGR=(255,0,0)）：
掌握了这些基础知识，我们就可以轻松读取图片或网络图片，方法十分简单：
### 核心点：获取图像字节数据def show_url_image(url_path): resp = request.urlopen(url_path) image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8") ### 字节流数组 img = cv2.imdecode(image, 1) cv2.namedWindow("show_url_image", 0) cv2.imshow("show_url_image", img) cv2.waitKey(0)
视频读取：
OpenCV提供了VideoCapture类和Video Writer类来支持各种视频文件格式。在到达视频文件末尾之前，VideoCapture类通过read()函数获取新的帧，每帧是基于BGR格式的图像。
#### 视频读取def show_video(video_path): cap = cv2.VideoCapture(video_path) while (cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if ret == True: frame1 = process(frame, opt=0) ###增加视频处理功能 met = np.hstack((frame, frame1)) cv2.namedWindow("show_video", 0) cv2.imshow("show_video", met) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break else: break
waitKey()的参数为等待键盘触发的时间，单位为毫秒，其返回值是1（表示没有键被按下）或ASCII码，如27表示按下Esc键。另外，Python提供了一个标准函数ord()，该函数可以将字符转换为ASCII码。例如，输入ord('a)会返回97。
以上就是图片、视频读写的基本方法，是不是非常简单呢？
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