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OpenCV(一)——图片灰度转换(灰度图) 修改图片尺寸(cv2.resize) 读取视频

news 来源：原创 2024/5/5 17:34:36

OpenCV 是用 C++编写的

图片处理

图片灰度转换

OpenCV 中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、 BGR、以及 HSV（Hue， Saturation， Value）

（1）灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换成灰阶，灰度色彩空间对中间处理特别有效，比如人脸识别。

（2） BGR 及蓝、绿、红色彩空间，每一个像素点都由一个三元数组来表示，分别代表蓝、绿、红三种颜色。网页开发者可能熟悉另一个与之相似的颜色空间： RGB 它们只是颜色顺序上不同。

（3） HSV， H（Hue）是色调， S（Saturation）是饱和度， V（Value）表示黑暗的程度（或光谱另一端的明亮程度）

灰度转换的作用就是：转换成灰度的图片的计算强度得以降低
gray_img=cv.cvtColor(img,code=cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv2 读取图片的通道是 BGR（蓝绿红）
PIL 读取图片的通道是 RGB
import cv2 as cv

img=cv.imread('lenna.jpg')
cv.imshow('input image',img)

gray_img=cv.cvtColor(img,code=cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('gray_image',gray_img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
#保存图片
cv.imwrite('gray_lenna.jpg',gray_img)
修改图片尺寸

resize_img=cv.resize(img,dsize=(400,360))
import cv2 as cv

img=cv.imread('lenna.jpg')
cv.imshow('input image',img)

#修改图片的尺寸  (宽度,高度)
resize_img=cv.resize(img,dsize=(400,360))
print(resize_img.shape)

cv.imshow('resize_img',resize_img)
#如果键盘输入的是 q 时候 退出
while True:
	if ord('q') == cv.waitKey(0):
		break
cv.destroyAllWindows()
读取视频

声音是不显示的，彩色的读入会变成黑白的
import cv2

vc = cv2.VideoCapture('video.mp4')

#检查是否打开正确
if vc.isOpened():
    open,frame = vc.read()
else:
    open = False

while open:
    #遍历其中一帧
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('result',gray)
        #waitkey里面是每处理完一帧就得等多少ms
        #27是Esc键
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()