OpenCV For Python Ep.1 Intro

Python OpenCV Ep.1 入门

OpenCV是一个十分强大的计算机视觉开源平台，其不仅拥有大量现成的算法，还支持包含Python、C++在内的多种语言。对于刚入门计算机视觉的人来说，Python+OpenCV的学习环境是十分友好的。

1.环境配置

首先需要确认已经安装numpy库，该库为OpenCV的前置要求，安装方法可以与下文一样地使用pip。

我们可以使用pip直接安装OpenCV：

pip install opencv-python

或者可以选择安装包含了额外模型的contri版本：

pip install opencv-contirb-python

鉴于pip默认的下载源下载速度较慢，推荐使用pypi的清华镜像或豆瓣镜像：

pip install <package name> -i https://pypi.douban.com/simple/

再或者，可以直接去pypi下载对应的whl文件，再使用pip安装，但是速度可能与第一种差不多。

安装完成后，我们只需要在建立Python程序时加入：

import cv2

即可，其他多样化地import方式可以自行决定。

2.初步使用

作为计算机视觉库，不难想到我们第一步要做的就是获取图像处理的对象：图片和视频。

读入图像

在读入图像时，我们常用到的函数有：imread()和imshow()。

我们写一个简单的程序来读入和显示一张图像：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("<Pic>")		# <Pic>为一个图像的路径
cv2.imshow("<Window Name>",img) # <Window Name>为窗口名称
cv2.waitKey(0)

只要设置好图像路径和窗口名，在确保路径正确的情况下，运行程序之后就可以得到一个图像显示窗口。但是运行后窗口只是一闪而过，要让窗口持续显示，则可以使用waitKey()函数。这样窗口就可以持续显示，并在按下任意按键后退出。

写入图像

如果要保存一张图像，我们需要用到imwrite()函数。

以前文程序为例，我们可以简单的实现把一张.png图片保存为.jpg图片的操作：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread("<Pic(png)>")		# <Pic(png)>为一个png图像的路径
cv2.imshow("<Window Name>",img) 	# <Window Name>为窗口名称
key = cv2.waitKey(0)

if key == ord("s"):
	cv2.imwrite("<Pic(jpg)>",img)	#<Pic(jpg)>为保存对象图片的位置路径

我们对按下的按键进行判断，如果按下了s键，就保存该图片到一个新的路径，例如D:\\pic.jpg。

运行之后，如果我们以按下s键来关闭窗口，就可以保存下图像了。强烈建议使用绝对路径来作为保存路径，以免将图片存到Python运行路径或其他路径下。（后文存储视频同理）

读取摄像头图像

为了获取摄像头图像，我们需要使用VideoCapture()函数来创建一个视频捕获对象。

显示摄像头的程序如下：

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)		#parameter is the number for your camera devices or 								#a video path.
if not cap.isOpened():
    print("Cannot open camera")
    exit()
while True:
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()
    # if frame is read correctly ret is True
    if not ret:
        print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
        break
    # Add flip on the frame
    frame = cv.flip(frame,1,dst = None)
    # Display the resulting frame
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

我们将cap作为一个视频捕获对象，先用判断语句确定是否打开了视频或摄像头，再进入一个循环，以逐帧的方式来获取摄像头信息。我们仍然可以用imshow()函数来在窗口中显示获得的图像信息，在循环中同样也用了waitKey()函数来作为退出循环的条件。

比较特别的是在imshow()之前，我们做了比较简单图像处理工序——水平翻转。使用flip()函数，我们可以对图像进行各种类型的翻转，参数第二项的代号代表着不同的翻转方式，例如最典型的水平翻转为编号为1，垂直翻转编号为0。

对于VideoCapture()中的摄像设备编号，建议结合具体电脑的设备信息使用，如果有虚拟摄像头（例如Facerig)或其他设备的话，可能会使实际的摄像头的编号向后改变。

存储视频

存储视频时我们需要用到VideoWriter_fourcc()和VideoWriter()函数。

其中第一个函数用于创建编码格式，第二个函数用于创建视频的具体参数。

对于编码格式可以具体查阅FourCC相关的编码知识，具体编码与程序运行的平台有关，在Windows可以使用DIVX进行测试。

对于视频参数，其格式为(视频文件名,编码格式对象，每秒帧数，视频尺寸)。

从摄像头里获取影像，并存储为视频的程序如下：

import numpy as np
import cv2 as cv
cap = cv.VideoCapture(0)
# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'DIVX')
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)
    # write the flipped frame
    out.write(frame)
    cv.imshow('frame', frame)
    if cv.waitKey(1) == ord('q'):
        break
# Release everything if job is finished
cap.release()
out.release()
cv.destroyAllWindows()

这次我们使用了垂直翻转作为处理操作。在按下q键退出之后，就可以在路径内找到对应的视频文件了。

3.参考与扩展

OpenCV-Python Tutorial：官方教程地址

FourCC：FourCC视频编码官方地址