本文主要介绍图像的读取、操作、转换、显示、保存，视频流的获取、显示和保存，以及如何绑定窗口和事件响应函数。
1 图像的读取、操作、转换、显示、保存
读入图像
使用函数cv2.imread(filepath, intflags)读入一幅图片
- filepath：要读入图片的完整路径
- intflags：读入图片的标志
- cv2.IMREAD_COLOR：1，默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：0，读入灰度图片
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：-1，读入完整图片，包括alpha通道
显示图像
cv2.waitKey(time_of_milliseconds)
- 等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0或负值表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
- 当我们使用imshow函数展示图像时，最后需要在程序中对图像展示窗口进行销毁，否则程序将无法正常终止。
色彩空间转换函数 cv2.cvtColor()
注意
- imutils这个库主要对cv2做了简单的封装，使函数用起来更加友好。
- imutils.resize（img,height=xx,width=xxx）修改图像的大小。 这个函数会根据图片的比例进行重新绘制大小，如果你的图片是200:200的图片比例，那么如果你使用resize函数的时候，resize(img,height=50,width=20) 那么最后修改的图像是与最小的那个数字对齐，即width=20，所以最后出来的图片大小是20 * 20，而不是50 * 20，或者50 * 50.
import cv2
import numpy as np
#cv2并不是基于OpenCV 2.**开发的，而是为了区别于cv，cv2采用了面向对象的编程方式
## 1.1 图像的读取与保存 ##
img1 = cv2.imread("fahai.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#读入后格式numpy.ndarray
cv2.imwrite("fahai_g.png", img1)
#创建array类型图像
img2 = np.zeros((3,3), dtype=np.uint8)
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
#查看array属性
print(img2.shape, img2[0, 0].size, img2.dtype, type(img2))
#查看颜色空间转换类型
flag = [i for i in dir(cv2) if i.startswith("COLOR_")]
#print(flag)
## 1.2 图像的显示 ##
img3 = cv2.imread("fahai.jpg") #默认以BGR格式
img3[-30:, :30] = np.array([0, 0, 255]) #将左下角30像素方块内换成红色
#显示方式1
while(True): #持续循环显示，直至键入q后退出
cv2.imshow("img3", img3)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
#cv2.destroyWindow(windows_name) #销毁单个特定窗口，若不及时销毁窗口，则出现异常
cv2.destroyAllWindows() #销毁全部窗口
#显示方式2
cv2.imshow("img3", img3)
if cv2.waitKey(0): #永久性阻塞，直至键入任意键
cv2.destroyAllWindows()
2 视频流的获取、显示和保存
## 2.1 视频的读取和显示 ##
#创建一个视频读入流对象
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
assert(cap.isOpened) #检查是否正确打开视频
#创建一个写入流对象，先获取待读取视频的帧率和尺寸
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
videoWriter = cv2.VideoWriter('my_video1.avi',
cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0'), fps, size)
ret, frame = cap.read() #抽取一帧，read()函数返回第一个参数是bool
while(ret and not cv2.waitKey(50)&0xFF==ord('q')):
cv2.imshow("frame", frame)
videoWriter.write(frame) #将这一帧保存下来
ret, frame = cap.read()
cap.release() #及时释放资源
videoWriter.release()
cv2.destroyAllWindows()
## 2.2 摄像头的视频获取和保存 ##
cap = cv2.VideoCapture(0)
assert(cap.isOpened)
fps = 30
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
videoWriter = cv2.VideoWriter('my_video2.avi',
cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0'), fps, size)
ret, frame = cap.read()
tick = 10 * fps
while(ret and tick > 0):
videoWriter.write(frame)
ret, frame = cap.read()
tick -= 1
cap.release()
videoWriter.release() #若不释放资源，则后面会有一段无效帧
cv2.destroyAllWindows()
3 绑定窗口和事件响应函数
## 事件响应函数示例1 ##
"""
功能：显示一张图片，若双击左键，则画圆；键入'q'则退出。
"""
import cv2
img4=cv2.imread('fahai.jpg') #读取图片作为背景
#定义画圆事件，如果事件双击左键发生
#则以此时双击的点为原点画一个半径为100px BGR为(255,255,0)粗细为3px的圆圈
def draw_circle(event, x, y, flags, param):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
cv2.circle(img4, (x,y), 100, (255,255,0), 3)
# 创建图像与窗口并将窗口与回调函数绑定
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image', draw_circle)
while(not cv2.waitKey(100) == ord('q')): #等待100毫秒 刷新一次显示图像
cv2.imshow('image', img4)
cv2.destroyAllWindows()
## 事件响应函数示例2 ##
"""
功能：调用摄像头录制视频，当鼠标左击，或者键入某个值，则退出视频流的读取和保存
"""
clicked = False
def onMouse(event, x, y, flags, param): #定义事件函数
global clicked
if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
clicked = True
cv2.namedWindow("myWindow") #创建一个窗口
cv2.setMouseCallback("myWindow", onMouse) #将事件函数与窗口绑定
cap = cv2.VideoCapture(0)
fps = 30
size = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
videoWriter = cv2.VideoWriter('myvideo.avi',
cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0'), fps, size)
ret, frame = cap.read()
while(ret and not clicked and cv2.waitKey(1)==-1):
cv2.imshow("myWindow", frame)
videoWriter.write(frame)
ret, frame = cap.read()
cap.release()
videoWriter.release()
cv2.destroyAllWindows()