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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。
OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大.
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:
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0 cur_img[:, :, 1] = 0 # G通道设置为0 cv2.imshow("B channel", cur_img) # 图片展示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
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()
感谢各位的阅读!关于“OpenCV之图像基础操作的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!
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