OpenCV（第二关--读取图片和摄像头）实例+代码

news2024/11/15 17:53:06

以下内容，皆为原创，制作不易，感谢大家的关注和点赞。

一.读取图片

我们来读取图片，当你用代码读取后，可能会发现。怎么跟上传的图片颜色有些许的不一样。因为OpenCV的颜色通道是BGR，而我们平常用的matplotlib是RGB颜色通道。多少有差异。

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

girl = cv2.imread("C:/Users/19159/Pictures/Camera Roll/11.png")
# matplotlib显示的图片与现实的图片不一样，因为opencv读进来的图片数据通道不是默认的RGB
# 而是BGR（蓝绿红灯）
plt.imshow(girl)

给大家看一下，OpenCV读取后的图片是什么样子的，再对比原图片。以下第一个是读取后的。

咳咳，抛开图片不谈，其实OpenCV还是有些区别于matplotlib。

二.读取摄像头

这个部分还是挺好玩的，可以控制自己电脑的摄像头，实时显示自己帅气的脸庞。

import cv2

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():
    print("无法打开摄像头")
    exit()

cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)

# 循环读取摄像头的每一帧
while True:
    # 读一帧数据
    ret, frame = cap.read()

    # 根据ret做判断
    if not ret:
        print("无法读取摄像头数据")
        break
    
    # 显示数据
    cv2.imshow('video', frame)

    # 设置较短的等待时间，以便视频帧可以快速更新
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF  # 1毫秒等待时间

    if key == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用了 OpenCV 库（cv2模块），主要用于从摄像头捕获视频流，并在窗口中实时显示。下面是代码的逐行分析：

import cv2：导入 OpenCV 库，这是处理图像和视频的基本库。

cap = cv2.VideoCapture(0)：创建一个 VideoCapture 对象，0 表示默认的摄像头设备。如果计算机有多个摄像头，可以通过更改数字来选择不同的摄像头。

if not cap.isOpened():：检查摄像头是否成功打开。如果未成功，将打印错误消息并退出程序。

cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)：创建一个窗口，用于显示视频流。cv2.WINDOW_NORMAL 表示窗口可以被调整大小。

cv2.resizeWindow('video', 640, 480)：设置窗口的大小为 640x480 像素。

while True:：开始一个无限循环，用于连续读取视频帧。

ret, frame = cap.read()：从摄像头读取一帧图像。ret 是一个布尔值，如果读取成功则为 True，frame 是读取到的图像帧。

if not ret:：如果 ret 为 False，表示无法读取摄像头数据，打印错误消息并退出循环。

cv2.imshow('video', frame)：将读取到的帧显示在之前创建的窗口中。

key = cv2.waitKey(1) & 0xFF：等待键盘输入，1 表示等待时间为 1 毫秒。& 0xFF 是为了确保获取的按键值在正确的范围内。

if key == ord('q'):：如果按下 'q' 键，则退出循环，停止视频捕获。

break：退出循环。

cap.release()：释放 VideoCapture 对象，释放与摄像头相关的资源。

cv2.destroyAllWindows()：销毁所有由 OpenCV 创建的窗口。