Python+OpenCV4：读写输入和输出的简单实践（图片、视频、摄像头）

概述典型的文件处理流程如下： 利用命令行参数 sys.argv 命令行参数是读取文件时常用的方式。 命令行参数保存在 sys.argv 的列表中，列表的第一个元素是脚本名称，后面的元素是命令行参数： 通过

典型的文件处理流程如下：

利用命令行参数sys.argv

命令行参数是读取文件时常用的方式。

命令行参数保存在 sys.argv 的列表中，列表的第一个元素是脚本名称，后面的元素是命令行参数：

 

通过以下脚本 sys_argv.py 可以熟悉命令行参数的获取：

1 import sys2 3 print(f'运行的脚本名是：{sys.argv[0]}')4 sys.argv 列表的长度是：{len(sys.argv)}5 该脚本的参数是：{sys.argv[1:]}')

运行命令  python sys_argv.py 666 yu  可以得到以下输出：

运行的脚本名是：sys_argv.pysys.argv 列表的长度是：3该脚本的参数是：['666','yu']

argparse

当程序比较复杂时，我们一般不会直接使用 sys.argv，而应该使用 Python 的标准库 argparse。

argparse 做了一些封装。使用 argparse，程序可以识别需要哪些参数，如何解析参数，以及提供帮助信息和使用信息，也提供自动化的错误信息。

下面是使用 argparse 的示例：

 1  argparse 2  3 # 创建 ArgumentParser 对象，参数会自动保存到该对象中 4  description 在使用 -h/--help 的时候会显示这个文本 5 parser = argparse.ArgumentParser(description=某图像处理 6  7  添加参数 8  第一个参数是给 parser 添加的变量 9  type 指定类型10  help 解释参数11 parser.add_argument(image',type=str,help=图像路径12 13  调用 parse_args() 可以获取参数14 args = parser.parse_args()15 print(args.image)

运行命令  python argparse_demo.py ../data/yiquan.jpeg' ，可以输入：

../data/yiquan.jpeg

更多关于 argparse 的用法参考：argparse — Parser for command-line options,arguments and sub-commands

读写图片读入图片

一个利用参数读取图片的例子：

 1 """ 2 读取图片 3  5  cv2 创建 ArgumentParser 对象 8 parser = argparse.ArgumentParser() 9  添加参数，默认类型是字符串path_image 解析参数15 16  根据图像路径加载输入图像17 image = cv2.imread(args.path_image)18 cv2.imshow(loaded image,image)19 cv2.waitKey(0)20 cv2.destroyAllwindows()

输入命令  python argparse_load_image.py ../data/yiquan.jpeg ，可以显示图片。

 

读入/处理/写入图片

标准的图像处理流程有读取、处理、保存，以下是一个该流程的简单示例：

读入/处理/写入图片运行脚本 python argparse_load_processing_save_image.py [path_image_input] [path_image_output] 4  6  7 10 parser.add_argument(path_image_input图像输入的路径11 12 parser.add_argument(path_image_output图像输出的路径13 16 image_input = cv2.imread(args.path_image_input)17 18  把彩色图片变为灰度图片19 gray_image = cv2.cvtcolor(image_input,cv2.color_BGR2GRAY)20 21 cv2.imshow(gray image22 23  保存处理后的文件24 cv2.imwrite(args.path_image_output,1)">25 26 27 28 cv2.destroyAllwindows()

运行脚本后的效果如下：

 

并且在参数指定的目录保存一张 result.jpeg 图片。

读取摄像头数据和视频文件读取+处理

OpenCV 的 cv2.VIEoCapture 可以根据不同源（如图像序列、视频文件、摄像头），进行视频捕捉。

读取摄像头数据处理数据并且展示数据index_camera摄像头编号12 args =14 capture = cv2.VIDeoCapture(args.index_camera) 获取 capture 的一些属性17 frame_wIDth = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)18 frame_height = capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)19 fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)20 print(frame_wIDth,frame_height,fps)21 22 if capture.isOpened() is False:23     print(Error openning the camera24 25 while capture.isOpened():26     ret,frame = capture.read()28     if ret:29          显示摄像头捕获的帧30         cv2.imshow(input frame from the camera31 32          把摄像头捕捉到的帧转换为灰度33         gray_frame = cv2.cvtcolor(frame,1)">34 35          显示处理后的帧36         cv2.imshow(Grayscale input camera37 38          cv2.waitKey()这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发39          如果用户没有按下按键，则继续等待(循环)40         if (cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord(q):41             break42     else:43         44 45 capture.release()46 cv2.destroyAllwindows()

注意运行脚本的时候不要在 IDE 下运行，尽量在终端上直接运行。比如我在 PyCharm 里运行，就出现了以下错误：

Abort trap: 6

在终端上运行脚本可以解决该问题。注意需要设置摄像头参数（比如 0）： python read_camera.py 0 。

(cv2.waitKey(10) & 0xFF) == ord('q')  这条命令的含义可以参考 What's 0xFF for in cv2.waitKey(1)? 中的回答。

成功运行脚本之后，可以出现两个窗口，一个是捕捉摄像头的窗口，另一个是处理成灰度图像的窗口。点击 q 键可以退出应用。

保存某一帧到硬盘

稍加修改，可以在按 c 键的时候，把某时刻的帧保存在硬盘上。

25 frame_index = 027     ret,1)">28 29     30         31         cv2.imshow(32 33         34         gray_frame =35 36         37         cv2.imshow(38 41         42             c44             frame_name = fcamera_frame_{frame_index}.png'45             gray_frame_name = fgrayscale_camera_frame_{frame_index}.png46             cv2.imwrite(frame_name,1)">47             cv2.imwrite(gray_frame_name,1)">48             frame_index += 149     50         51 52 53 cv2.destroyAllwindows()

读取视频文件

读取视频文件和读取图片文件类似。

在 http://samples.mplayerhq.hu/ 里面找到合适的视频文件。

读取视频数据 7 parser = 8  9 parser.add_argument(vIDeo_path视频文件路径10 11 args =13 capture = cv2.VIDeoCapture(args.vIDeo_path)14 16     Error openning the vIDeo19 20     ret,1)">21     22         23         cv2.imshow(Original frame from the vIDeo file25         26         gray_frame =28         29         cv2.imshow(Grayscale frame30 31         34             35     38 39 cv2.destroyAllwindows()

运行脚本： python read_vIDeo_file.py ../data/DSCF1928_fish.AVI 。

我所使用的测试视频文件在这里下载。

 保存一个视频文件

使用 cv2.VIDeoWriter 可以写入视频文件。

FPS 是一个很重要的指标，它表示每秒处理多少个帧。FPS 越大往往视频的流畅度就越高。

视频编码（vIDeo code）用于压缩和解压一个数字视频。压缩视频格式往往遵循成为视频压缩标准或者视频编码格式的标准。

OpenCV 提供了 FOURCC，用于指定视频编码。此外，视频文件格式用于存储数字视频数据，常见的格式有 AVI（*.avi）、MP4（*.mp4）、QuickTime（*.mov）。

下图显示了使用 cv2.VIDeoWriter 需要考虑的一些因素。

 

以下是使用本地摄像头作为输入，转换为灰度后保存为本地视频文件。

接收摄像头参数然后写入视频文件 5  9 parser ="output_vIDeo_path",1)">path to the vIDeo file to write" cv2.VIDeoCapture(0)16 frame_wIDth =17 frame_height =18 fps =CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH: {frame_wIDth}CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT: {frame_height}21 CAP_PROP_FPS: {fps}23 fourcc = cv2.VIDeoWriter_fourcc(*XVID 最后一个参数指是否使用彩色图像26 out_gray = cv2.VIDeoWriter(args.output_vIDeo_path,fourcc,int(fps),(int(frame_wIDth),int(frame_height)),False)28 29 30     ret,1)">31     if ret  True:35         out_gray.write(gray_frame)36 grayif cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(39             40     42 43 44 out_gray.release()45 cv2.destroyAllwindows()

输入命令  python write_vIDeo_file.py ./my_vIDeo.mp4 ，会出现一个窗口，点击 q 退出，最后保存一个 my_vIDeo.mp4 文件。

原文作者：雨先生
原文链接：https://www.cnblogs.com/noluye/p/11446146.html 
许可协议：知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议

参考《Mastering OpenCV 4 with Python》by Alberto Fernandez Villanargparse — Parser for command-line options,arguments and sub-commandsWhat's 0xFF for in cv2.waitKey(1)?Usage of ord('q') and 0xFF关于为什么要用 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break的解释

 

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python+OpenCV4：读写输入和输出的简单实践（图片、视频、摄像头）全部内容，希望文章能够帮你解决Python+OpenCV4：读写输入和输出的简单实践（图片、视频、摄像头）所遇到的程序开发问题。

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