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

      时间:2023-12-17
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                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。

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