Python+OpenCV图像处理——打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头

完整攻略

本攻略介绍了如何使用Python和OpenCV实现图像处理，包括打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头等操作。

1. 打印图片属性

我们可以使用OpenCV中的cv2.imread函数加载图片，并使用cv2.imshow函数在窗口中显示图片。图片属性包含了图片的高度、宽度、通道等信息，可以通过img.shape获得。示例代码如下：

# 导入相关库
import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread('example.jpg')

# 打印图片属性
print("图片高度为：%d" % img.shape[0])
print("图片宽度为：%d" % img.shape[1])
print("图片通道数为：%d" % img.shape[2])

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. 设置存储路径

存储路径是指用户用于存储图像的文件夹路径。在OpenCV中，我们可以使用cv2.imwrite函数将图像保存至指定的存储路径。下面是一个示例代码，演示如何将加载的图片img保存至存储路径D:\pictures：

# 导入相关库
import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread('example.jpg')

# 设置存储路径
path = "D:\pictures\image.jpg"

# 将图像保存至指定路径
cv2.imwrite(path, img)

# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. 调用摄像头

OpenCV同样支持调用计算机摄像头进行实时图像处理。我们可以使用cv2.VideoCapture函数调用摄像头，在while循环中实时显示摄像头读取的图像，并使用cv2.imshow函数展现图像。下面是一个示例代码，展示如何调用计算机摄像头并进行实时显示：

# 导入相关库
import cv2

# 调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 循环显示摄像头读取的图像
while True:
    # 读取摄像头
    ret, img = cap.read()

    # 显示摄像头读取的图像
    cv2.imshow('image', img)

    # 按下‘q’键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结

以上就是关于Python+OpenCV图像处理的打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头的完整攻略。希望本篇攻略对读者有所帮助。