1、图像操作

cv.imread()

使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

• cv.IMREAD_COLOR: 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。（默认模式）。
• cv.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图像
• cv.IMREAD_UNCHANGED:加载图像，包括alpha通道

注意：除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0 或-1。 即使图像路径错误，它也不会引发任何错误，但是 print img 会给出
None

import numpy as np 
import cv2

#加载彩色灰度图像
img = cv2.imread('mess.jpg'，0)

cv.imshow()

使用函数**cv.imshow()**在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。
第一个参数是窗口名称，它是一个字符串。第二个参数是我们的对象。你可以根据需要创建任意多个窗口，但可以使用不同的窗口名称。

cv2.imshow('image', img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

• cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定 的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果 0 被传递，它将无限期地等待一次敲击键。它也可以设置为检测特定的按键，例如，如果按下键 a 等。

• **cv2.destroyAllWindows()**只会破坏我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定的窗口，请使用函 数 cv.destroyWindow()在其中传递确切的窗口名称作为参数。

注意 在特殊情况下，你可以创建一个空窗口，然后再将图像加载到该窗口。
在这种情况下，你可以指定窗口是否可调整大小。这是通过功能 cv.namedWindow() 完成的。

默认情况下，该标志为 cv.WINDOW_AUTOSIZE。但是，如果将标志指定为 cv.WINDOW_NORMAL，则可以调整窗口大小。当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时，这将很有帮助。

cv2.namedWindow('image'，cv2.WINDOW_NORMAL) 
cv.imshow('image'，img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv.imwrite()

写入图像使用函数cv.imwrite()保存图像。
第一个参数是文件名，第二个参数是要保存的图像。

cv.imwrite('messigray.png'，img)

这会将图像以PNG格式保存在工作目录中。

总结

在下面的程序中，以灰度加载图像，显示图像，按 s 保存图像并退出，或者按 ESC 键直接退出而 不保存。

import numpy as np
import cv2 as cv

img = cv.imread('messi5.jpg',0) 
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)

# 等待ESC退出
if k == 27: 
	cv.destroyAllWindows()

# 等待关键字，保存和退出
elif k == ord('s'): 
	cv.imwrite('messigray.png',img) cv.destroyAllWindows()

如果使用的是64位计算机，则必须 k = cv.waitKey(0) 按如下所示修改行:

k = cv.waitKey(0) & 0xFF

2、视频操作

cv.VideoCapture()

从相机中读取视频

通常情况下，我们必须用摄像机捕捉实时画面。提供了一个非常简单的界面。让我们从摄像头捕 捉一段视频(我使用的是我笔记本电脑内置的网络摄像头) ，将其转换成灰度视频并显示出来。

要捕获视频，你需要创建一个 VideoCapture 对象。它的参数可以是设备索引或视频文件的名 称。设备索引就是指定哪个摄像头的数字。正常情况下，一个摄像头会被连接(就像我的情况一 样)。所以我简单地传0(或-1)。你可以通过传递1来选择第二个相机，以此类推。在此之后，你可以逐帧捕获。但是在最后，不要忘记释放俘虏。

import numpy as np 
import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture(0) 

if not cap.isOpened():
	print("Cannot open camera")
	exit() 

while True:
	# 逐帧捕获
	ret, frame = cap.read() # 如果正确读取帧，ret为True 
	if not ret:
		print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...") 
		break
	
	# 我们在框架上的操作到这里
	gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 显示结果帧e
	cv.imshow('frame', gray)
	
	if cv.waitKey(1) == ord('q'):
		break

# 完成所有操作后，释放捕获器 
cap.release() 
cv.destroyAllWindows()

• cap.isOpened：有时，cap可能尚未初始化捕获。在这种情况下，此代码显示错误。你可以通过 cap.isOpened() 方法检查它是否已初始化。如果是 True ，那么确定。否则，使用 cap.open() 打开它。

• cap.read()： 返回布尔值( True / False )。如果正确读取了帧，它将为 True 。因此，你可以通过检 查此返回值来检查视频的结尾。

• cap.get：可以使用 cap.get(propId) 方法访问该视频的某些功能，其中propId是0到18之间的一个数字。每个数字表示视频的属性(如果适用于该视频)，并且可以显示完整的详细信息在这里看 到:cv::VideoCapture::get()。其中一些值可以使用 cap.set(propId，value) 进行修改。 value 是你想要的新值。

例如，我可以通过 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH) 和 cap.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) 检查框架的宽度和高度。默认情况下，它的分辨率为640x480。但我想将其修改为320x240。只需 使用和即可。

ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,320) and 
ret = cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,240)

从文件播放视频

它与从相机捕获相同，只是用视频文件名更改摄像机索引。另外，在显示框架时，请使用适当的 时间 cv.waitKey() 。如果太小，则视频将非常快，而如果太大，则视频将变得很慢(嗯，这就是 显示慢动作的方式)。正常情况下25毫秒就可以了。

import numpy as np
import cv2 as cv

cap = cv.VideoCapture('vtest.avi') 

while cap.isOpened():
	ret, frame = cap.read()
	# 如果正确读取帧，ret为True 
	if not ret:
		print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
		break
	
	gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY) 
	cv.imshow('frame', gray)
	if cv.waitKey(1) == ord('q'):
		break

cap.release() 
cv.destroyAllWindows()

cv.VideoWriter()

保存视频 所以我们捕捉一个视频，一帧一帧地处理，我们想要保存这个视频。对于图像，它非常简单，只需使用 cv.imwrite()。这里还需要做一些工作。

这次我们创建一个 VideoWriter 对象。我们应该指定输出文件名(例如: output.avi)。然后我们应该 指定 FourCC 代码(详见下一段)。然后传递帧率的数量和帧大小。最后一个是颜色标志。如果为True ，编码器期望颜色帧，否则它与灰度帧一起工作。

FourCC:http://en.wikipedia.org/wiki/FourCC 是用于指定视频编解码器的4字节代码。可用代码 列表可在fourcc.org中:http://www.fourcc.org/codecs.php 找到。它取决于平台。遵循编解码器对 我来说效果很好。

• 在Fedora中:DIVX，XVID，MJPG，X264，WMV1，WMV2。(最好使用XVID。MJPG会生 成大尺寸的视频。X264会生成非常小的尺寸的视频)
• 在Windows中:DIVX(尚待测试和添加)
• 在OSX中:MJPG(.mp4)，DIVX(.avi)，X264(.mkv)。

FourCC代码作为MJPG的 cv.VideoWriter_fourcc(‘M’，‘J’，‘P’，‘G’) or cv.VideoWriter_fourcc(*‘MJPG’) 传递。

在从摄像机捕获的代码下面，沿垂直方向翻转每一帧并保存。

import numpy as np 
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# 定义编解码器并创建VideoWriter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 not ret:
		print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
		break
	
	frame = cv.flip(frame, 0)
	# 写翻转的框架
	out.write(frame) 
	cv.imshow('frame', frame)
	
	if cv.waitKey(1) == ord('q'):
		break

# 完成工作后释放所有内容 
cap.release() 
out.release() 
cv.destroyAllWindows()

最后

以上就是清脆小懒猪为你收集整理的OpenCV 图像/视频 读取 & 显示的全部内容，希望文章能够帮你解决OpenCV 图像/视频 读取 & 显示所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。