Python手势识别第一天

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1、需要用到的图像放哪里？

2、读取显示、保存图像：

（1）cv2.imread()函数用于读取图像RGB信息

（2）cv2.imshow()

（3）cv2.imwrite()

 3、数据读取-视频

 （1）cv2.VideoCapture()

（2）ret,frame = cap.read()

（3）cv2.cvtColor() 

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1、需要用到的图像放哪里？

（1）在本工程下，新建一个文件夹，然后里面放需要用的图像就可。

（直接复制你要的图片，然后粘贴在你所创建的存放图像的文件夹里就可。

比如我这里就是粘贴到 图像 文件夹里）

直接将图片拖到pycharm里的话，好像就是移动图像了，之前地方的图像就没了（我试的时候是这样，也就是默认拖动是移动，而不是复制）。

利用该种方法时，调用时的路径应这样写：'my_imgs/xi.jpg'

（路径中不能有中文和敏感词，如\n、\t、、......！！！）

（2）利用绝对路径，如D:/.......（不能有中文和敏感词！！！）

（3）其实呢，随便放就可以，如果你不新建一个文件夹，直接放在本工程下，也是可以的，那么调用时的路径就直接是你图像的名称啦，如'xi.jpg'  （反正无论如何，不能有中文和敏感词就对了）

2、读取显示、保存图像： （1）cv2.imread()函数用于读取图像RGB信息

      彩色图像：cv2.IMREAD_COLOR

      灰度图像：cv2.IMREAD_GRAYSCALE

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import  numpy as np
# matplotlib inline
img0 = cv2.imread('my_imgs/xi.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)   # 读取灰度图RGB信息
print(img0.shape)
img1 = cv2.imread('my_imgs/xi.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)   # 读取彩色图RGB信息
print(img1.shape)

结果： 

shape读取的三个参数分别是图片的高度、宽度、颜色通道（为3，则说明是彩色图，没有，则说明不是彩色图）

img.shape[:2] 取彩色图片的长、宽。

如果img.shape[:3] 则取彩色图片的长、宽、通道。

关于img.shape[0]、[1]、[2]
img.shape[0]：图像的垂直尺寸（高度）
img.shape[1]：图像的水平尺寸（宽度）
img.shape[2]：图像的通道数

在矩阵中，[0]就表示行数，[1]则表示列数。

Ps: opencv中读取的图像通道信息是BGR顺序的。

（2）cv2.imshow()

    cv2.imShow()函数可以在窗口中显示图像。

该窗口和图像的原始大小自适应（自动调整到原始尺寸）。

    第一个参数是一个窗口名称（也就是我们对话框的名称），它是一个字符串类型。

第二个参数是我们的图像。

您可以创建任意数量的窗口，但必须使用不同的窗口名称。

 

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import  numpy as np

img0 = cv2.imread('my_imgs/xi.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)   # 读取灰度图RGB信息，没有第二个参数，默认为彩色图
img1 = cv2.imread('my_imgs/xi.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)   # 读取彩色图RGB信息

cv2.imshow('img0', img0)
cv2.imshow('img1', img1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.waitKey(0): 是一个和键盘绑定的函数，它的作用是等待一个键盘的输入（因为我们创建的图片窗口如果没有这个函数的话会闪一下就消失了，所以如果需要让它持久输出，我们可以使用该函数）。

它的参数是毫秒级。

该函数等待任何键盘事件的指定毫秒。

如果您在此期间按下任何键，程序将继续进行。

我们也可以将其设置为一个特定的键。

         参数是1，表示延时1ms切换到下一帧图像，对于视频而言；

         参数为0，如cv2.waitKey(0)只显示当前帧图像，相当于视频暂停,；

         参数过大如cv2.waitKey(1000)，对于一个图像而言，就是显示1s后自动关闭该图像窗口；对视频而言，会因为延时过久而卡顿感觉到卡顿，一帧显示1s。

         c得到的是键盘输入的ASCII码，esc键对应的ASCII码是27，即当按esc键是if条件句成立

        Ps：waitKey（）方法本身表示等待键盘输入

cv2.destroyALLWindows():    销毁我们创建的所有窗口。

如果要销毁任何特定窗口，请使用函数cv2.destroyWindow()，其中传递确切的窗口名称作为参数。

(应该是使用创建窗口时所使用的窗口名称，字符串类型。

)

注：

      我们还可以使用另一种方法来加载图片：先创建一个窗口，之后在需要的时候将图像加载到该窗口。

说明：在这种情况下，用cv2.namedWindow()函数可以指定窗口是否可以调整大小。

在默认情况下，标志为cv2.WINDOW_AUTOSIZE。

但是，如果指定标志为cv2.WINDOW_Normal，则可以调整窗口的大小。

当图像尺寸太大，并在窗口中添加跟踪条时，这些 *** 作可以让我们的工作更方便一点。

（3）cv2.imwrite()

cv2.imwrite()，保存图像，第一个参数为新图像保存路径，第二个参数为需要保存的图像名称

import cv2
img1 = cv2.imread('my_imgs/xi.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)   # 读取彩色图RGB信息
cv2.imwrite('my_imgs/xidada.png', img1)

，可以保存为不同类型的图片，如jpg格式的保存为png格式

 3、数据读取-视频  （1）cv2.VideoCapture()

VideoCapture()中参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头，参数是视频文件路径则打开视频，如cap = cv2.VideoCapture("../test.avi")

（2）ret,frame = cap.read()

 cap.read()按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。

其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。

frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。

（3）cv2.cvtColor() 

OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。

cv2.cvtColor()方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。

OpenCV提供了150多种color-space转换方法。

我们将在下面使用一些颜色空间转换代码。

用法：cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

参数：
src:它是要更改其色彩空间的图像。

code:它是色彩空间转换代码。

dst:它是与src图像大小和深度相同的输出图像。

它是一个可选参数。

dstCn:它是目标图像中的频道数。

如果参数为0，则通道数自动从src和代码得出。

它是一个可选参数。

返回值：它返回一个图像。

import cv2
vdo_path = "D:\HONOR Magic-link\Screenshot\mytest0.mp4"
vc00 = cv2.VideoCapture(vdo_path)
# 检查打开是否正确
if vc00.isOpened():
	is_open, frame = vc00.read()
else:
	is_open = False
while is_open:
	open_y, frame = vc00.read()  # 获取图像的帧
	if frame is None:
		break
	if open_y is True:
		# 将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间
		gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
		cv2.namedWindow('result', cv2.WINDOW_NORMAL)  # 可调窗口大小
		cv2.imshow('result', gray)   # 展示
		if cv2.waitKey(1) & 0xFF == 27:
			break
vc00.release()  # 调用release()释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()