探索OpenCV--计算机视觉的入门指南
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个用于计算机视觉和图像处理的跨平台库。它是由Intel发起并由多个贡献者维护的一个项目，现已被广泛应用于各种商业产品中。
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python等，并且可以在Windows、Linux、Android和Mac OS等操作系统上运行。
主要特点：
丰富的功能：OpenCV包含了大量预处理、特征检测、物体识别、结构分析、3D重建、机器学习等功能。
跨平台：可以在多种操作系统下使用。
开源：基于BSD许可发布，允许免费用于商业和研究目的。
社区活跃：拥有庞大的开发者和用户社区，提供了大量的教程和支持。
网址：
安装
使用如下命令安装openCV
pip install opencv-python注意，为了让IDE（如VSCode）能够更好得显示opencv-python的代码补全，请安装如下库：
pip install opencv-stubs引入
import cv2读取图像
使用imread读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.imread('image.jpg', flags=0)对于flags的输入有如下三个选项:
1: 加载彩色图像0: 加载灰色图像-1: 加载包含alpha通道的图像
读取后的图像为numpy数组, 若为彩色图像, 则为三维数组，其颜色格式默认为BGR
如果想转换成RGB，使用如下代码：
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)显示图像
img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('test_show_image', img) # test_show_image为窗口名，可以为None或者任意字符串
cv2.waitKey(0) # 等待任意键盘按键输入
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口
cv2.destroyWindow("test_show_image") # 销毁指定窗口，根据上面定义的窗口名看写入图像
cv2.imwrite('new_image.jpg', img)获取图像属性
获取图像形状
img.shape # (height, width, channel)返回tuple，格式为(height, width, channel)，就是高，宽，通道数
获取图像的大小
img.size获取图像某个像素的值
前面我们知道了，cv2读取的图像是一个numpy数组，所以我们可以直接使用索引来获取某个像素的值
b, g, r = img[1, 1] # 获取第1行第1列的像素值若读取的图像为彩色图（包含多个颜色通道，通常是RGB或BGR），那么读取的像素值将是一个包含三个元素的数组或元组，分别代表每个颜色通道的值。
这里的b,g,r分别对应蓝色、绿色和红色通道的值(以openCV默认格式来看)。每个值介于0到255之间的整数。
若读取的图像为灰度图（只包含一个通道），那么读取的像素值将是一个整数值，表示该像素的灰度级。这个值通常在0到255之间，其中0表示黑色，255表示白色。
注意：
像素坐标通常是按照
(行,列)或(y,x)的顺序指定的如果图像包含其他颜色模式，比如HSV或YUV，那么返回的像素值将对应这些颜色空间中的各个分量。
修改图像某个像素的值
img[1, 1] = [255, 255, 255] # 将第1行第1列的像素值修改为白色调整图像大小
resized = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_AREA)其中width和height为缩放后的图像的宽和高，interpolation为插值方法，常用的插值方法有：
cv2.INTER_NEAREST：最近邻插值cv2.INTER_LINEAR：双线性插值（默认）cv2.INTER_CUBIC：双三次插值cv2.INTER_AREA：区域插值
旋转图像
(h, w) = img.shape[:2] # 获取图像的长或者宽
center = (w // 2, h // 2) # 取图像的中心点
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) # 获取旋转后的图像矩阵
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h)) # 应用旋转其中angle为旋转角度，scale为缩放比例，M为旋转矩阵，rotated为旋转后的图像。
绘制形状
在读取一张图片后, 我们可以在图片上绘制一些形状。opencv-python提供了一些函数, 可以让我们在图片上绘制形状。
绘制矩形
使用cv2.rectangle绘制一个矩形。
cv2.rectangle的传入参数如下:
cv2.rectangle(img, pt1: tuple, pt2: tuple, color: tuple, thickness: int)其中, img为cv2读取的图片。pt1和pt2为矩形的两个顶点, 分别为左上角和右下角。color为矩形的颜色。thickness为矩形的线条粗细。
注意这里的颜色的表示方式是BGR（蓝-绿-红）, 即使你已经将img使用cv2.cvtColo转换成了RGB
如果想要绘制一个红色的矩形, 这个参数需要传入的颜色元组应该是(0, 0, 255), 而不是(255, 0, 0)
下面是一个例子:
import cv2
img = cv2.imread("./test.png")
cv2.rectangle(img, (50, 50), (100, 100), (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("rectangle", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()绘制圆
使用cv2.circle绘制一个圆。
cv2.circle的传入参数如下:
cv2.circle(img, center: tuple, radius: int, color: tuple, thickness: int)其中, img为cv2读取的图片。center为圆心的坐标, 以(x, y)的形式表示。radius为圆的半径, 以像素为单位。color为圆的颜色。thickness为圆的线条粗细。
注意这里的颜色的表示方式是BGR（蓝-绿-红）, 即使你已经将img使用cv2.cvtColo转换成了RGB
如果想要绘制一个红色的圆, 这个参数需要传入的颜色元组应该是(0, 0, 255), 而不是(255, 0, 0)
下面是一个例子:
import cv2
img = cv2.imread("./capture.png")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.circle(img, (500, 500), 100, (0, 255, 0),3)
cv2.imshow("circle", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()绘制直线
使用cv2.line绘制一个直线。
cv2.line的传入参数如下:
cv2.line(img, pt1: tuple, pt2: tuple, color: tuple, thickness: int)其中, img为cv2读取的图片。pt1和pt2分别为直线的起点和终点。color为直线的颜色。thickness为直线的线条粗细。
注意这里的颜色的表示方式是BGR（蓝-绿-红）, 即使你已经将img使用cv2.cvtColo转换成了RGB
如果想要绘制一个红色的直线, 这个参数需要传入的颜色元组应该是(0, 0, 255), 而不是(255, 0, 0)
下面是一个例子:
import cv2
img = cv2.imread("./capture.png")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.line(img, (500, 500), (100, 100), (0, 255, 0), 3)
cv2.imshow("line", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()绘制椭圆
使用cv2.ellipse绘制一个椭圆。
cv2.ellipse的传入参数如下:
cv2.ellipse(img, center: tuple, axes: tuple, angle: int, startAngle: int, endAngle: int, color: tuple, thickness: int)其中的参数解释如下:
img: 要绘制椭圆的目标图像。这应该是一个已经创建好的图像对象, 例如通过cv2.imread读取的图像或通过np.zeros创建的空白图像。center: 椭圆的中心坐标, 以(x, y)的形式表示。x是中心在水平方向上的位置, y是中心在垂直方向上的位置。axes: 椭圆的长短轴长度, 以(major_axis_length, minor_axis_length)的形式表示。major_axis_length是椭圆长轴的长度, minor_axis_length是椭圆短轴的长度。angle: 椭圆长轴与水平方向的夹角, 以度为单位。0度表示长轴水平, 正值表示逆时针旋转。startAngle: 椭圆弧的开始角度, 以度为单位。0度表示从椭圆长轴的正方向开始。endAngle: 椭圆弧的结束角度, 以度为单位。与startAngle一起定义了椭圆弧的范围。color: 椭圆的颜色, 以(B, G, R)的形式表示。B是蓝色分量, G是绿色分量, R是红色分量。注意这里的颜色的表示方式是BGR（蓝-绿-红）, 即使你已经将img使用cv2.cvtColo转换成了RGBthickness: 椭圆的线条粗细, 以像素为单位。如果设置为负数（例如-1）, 则椭圆将被填充。
下面是一个例子:
import cv2
img = cv2.imread("./capture.png")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.ellipse(img, (300, 425), (80, 20), 90, 0, 360, (0, 0, 255), -1)
cv2.imshow("ellipse", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()添加文本
使用cv2.putText添加文本。
cv2.putText的传入参数如下:
cv2.putText(img, text: str, org: tuple, fontFace: int, fontScale: float, color: tuple, thickness: int)其中的参数解释如下:
img: 要绘制文本的目标图像。这应该是一个已经创建好的图像对象, 例如通过cv2.imread读取的图像或通过np.zeros创建的空白图像。text: 要绘制的文本字符串。org: 文本字符串的左下角坐标, 以(x, y)的形式表示。x是文本字符串在水平方向上的位置, y是文本字符串在垂直方向上的位置。fontFace: 字体类型。常用的字体类型有cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN等。fontScale: 字体大小。这是一个缩放因子, 用于调整字体的大小。例如, 如果fontScale为1.0, 则字体大小为原始大小; 如果fontScale为2.0, 则字体大小为原始大小的两倍。color: 文本的颜色, 以(B, G, R)的形式表示。B是蓝色分量, G是绿色分量, R是红色分量。注意这里的颜色的表示方式是BGR（蓝-绿-红）, 即使你已经将img使用cv2.cvtColo转换成了RGBthickness: 文本的线条粗细, 以像素为单位。
下面是一个例子:
import cv2
img = cv2.imread("./capture.png")
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.putText(img, "Hello, World!", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("text", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()视频读取
openCV也可以读取视频，通过创建一个VideoCapture 对象即可：
# 创建一个VideoCapture对象，参数是视频文件路径。
cap = cv2.VideoCapture('path_to_your_video_file.mp4')当然，VideoCapture 对象也可以捕获摄像头，方法非常简单：
cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头0 为设备索引，若有多个摄像头，请正确输入摄像头索引
视频帧获取
成功读取视频后，使用cap.read()读取视频的每一帧
为了读取视频中的每一帧，我们可以使用while cap.isOpened() 开始一整个循环：
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()其中返回两个参数：
ret用来指示是否成功读取了一帧，若为False则意味着没有读取到帧，这可能是因为视频文件已经结束、摄像头连接问题、或者其他导致无法读取帧的原因。如果
ret为True，那么frame将包含当前读取的图像帧数据，通常是以NumPy数组的形式表示，每个元素代表一个像素的颜色信息。
当成功读取到该帧后，可以像处理图片一样处理对应帧数以达到我们想要的结果