OpenCV常用的 7 个示例（Python版）1

OpenCV是计算机视觉领域最流行的库之一。它最初是用 C 和 C++ 编写的。现在也可以在 Python 中使用。它最初是由英特尔开发的。该库是一个跨平台的开源库。免费使用。OpenCV 库是一个高度优化的库，其主要重点是实时应用程序。

OpenCV 库是2500多个优化算法的组合。它可以用来检测和识别不同的人脸，在图像中或实时识别物体，使用视频和网络摄像头分类不同的人类行为，跟踪摄像机的运动，跟踪像汽车、人类等移动物体。

实时计数物体，将图像拼接在一起产生高分辨率图像，从图像数据库中找到类似的图像，从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼，提高图像质量，跟踪眼球运动，跟踪人脸等

它拥有大约4.7万活跃用户社区，估计下载量超过1800万次。许多大公司，如谷歌，亚马逊，特斯拉，微软，本田等使用OpenCV，使他们的产品更好，更智能。

先决条件

在开始编写代码之前，我们需要在我们的设备上安装 OpenCV 。如果你是专业的编程人员并且知道每一个 IDE，那么去 Pycharm 并且在设置中从它的包管理器中安装 OpenCV-python。

如果您是初学者或中级程序员，或者只是想关注该博客，那么我们将使用代码编辑器而不是IDE。只需转到Visual Studio Code网站并根据您的操作系统下载最新版本即可。现在，我们将创建一个虚拟环境，在其中将安装 OpenCV。打开终端，然后使用cd定位到桌面。使用名为opencv的mkdir创建一个文件夹然后在以下命令中运行。

python -m venv env

现在使用 env\\scripts\\activate 命令激活环境，你会看到在 C:\\Users\\username\\Desktop\\opencv 前出现一个带小括号的 (env)。现在只需使用 pip 安装 OpenCV。

pip install opencv-python

我们将在这个博客中涵盖7个主题：

1. 读、写和展示一个图像
2. 读取视频与集成网络摄像头
3. 缩放和裁剪图像
4. 使用函数的基本图像滤波器
5. 绘制不同的形状
6. 在图像上写文字
7. 检测和裁剪人脸

读、写和展示一个图像

为了使用 OpenCV 读取图像，我们使用函数 imread() ，为了显示图像，我们使用函数 imshow() ，为了写入图像，我们使用函数 imwrite()。让我们看看每一个的语法。

imread()：

img = cv2.imread("PATH_TO_IMAGE.jpg/png")


Example
img = imread("images/dog0.jpg")

imshow()：

cv2.imshow("WINDOW NAME",IMG_VAR)


Example
imshow("Dog Image",img)

imwrite():

cv2.imwrite(FILENAME, IMAGE)
filename: A string representing the file name. The filename must include image format like .jpg, .png, etc.
image: It is the image that is to be saved.


Example
cv2.imwrite('images/img',img)

读取视频与集成网络摄像头

读取视频文件与读取 OpenCV 中的图像文件非常相似。不同之处在于我们使用 cv2.videocapture()

语法

video = cv2.VideoCapture("FILEPATH.mp4")


Example
video = cv2.VideoCapture("video/dog/dog.mp4")

视频是许多帧图像在一起的集合，每一帧都是一个图像。要使用 OpenCV 观看视频，我们只需要使用 while 循环显示视频的每一帧。

while True:
   success , img = cap.read()
   cv2.imshow("Video",img)
   if cv2.waitKey(1) & 0xff==ord('q'):##key 'q' will break the loop
       break

为了与网络摄像头集成，我们需要传递网络摄像头的端口值，而不是路径到视频。如果你使用的是笔记本电脑，没有连接任何外部摄像头，那么简单地传递0，如果你连接了任何外部摄像头，那么传递一个摄像头端口值。

cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640)  ## Frame width
cap.set(4,480)  ## Frame Height
cap.set(10,100) ## Brightness
while True:
   success, img = cap.read()
   cv2.imshow("Video",img)
   if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):
        break