目录
一、Opencv简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别、增强现实等领域。它提供了丰富的函数和工具，支持多种编程语言（如C++、Python、Java等），并且可以在不同的操作系统（如Windows、Linux、macOS等）上运行。
二、Opencv库安装
1、opencv-python库安装
在命令提示符界面输入以下命令即可直接安装opencv-python库，后面为指定的版本。直接安装的话会默认安装最新版本，新版本会存在一些兼容性以及版权问题，所以不推荐安装最新版本。
pip install opencv-python==3.4.18.652、opencv-contrib-python库安装
opencv-contrib-python是 Opencv 的一个扩展库，它包含了 Opencv 主库之外的额外模块。这些模块通常是一些实验性或高级功能，可能尚未完全成熟或因专利限制等原因未被包含在 Opencv 的主库中。通过安装opencv-contrib-python，用户可以访问更多的计算机视觉和图像处理功能，扩展 Opencv的能力。
pip install opencv-contrib-python==3.4.18.65三、Opencv 基础操作
1、opencv库的导入
import cv2
2、读取、展示图片
img = cv2.imread("./images/img.png")
cv2.imshow("img", img)
3、查看图片信息
img = cv2.imread("./images/img.png")
cv2.imshow("img", img)
# img.shape查看图片的形状，高、宽、通道数
print("shape:",img.shape)
# 查看图片的像素点个数
print("size:",img.size)
# 查看图片数值的数据类型
print("dtype:",img.dtype)
4、控制图片显示时间、关闭窗口
# 控制显示时间
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()cv2.waitKey()，括号里面填入的数值代表图片显示时长，单位为ms。当为0时表示一直存在，按下任意键结束。
5、读取灰度图
读取图片时，在图片名后加上IMREAD_GRAYSCALE即可以灰度图的形式读取图片
img_gray = cv2.imread('./images/img.png',IMREAD_GRAYSCALE)
# img_gray = cv2.imread('./images/img.png',0)
cv2.imshow('img_gray',img_gray)
cv2.waitKey(0)
6、彩色图片转灰度图
如果已经读取了一张图片想转为灰度图，可以用以下方法
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)7、图片的保存
cv2.imwrite('保存的图片路径或名称',img)8、读取视频、摄像头
当cv2.VideoCapture（）的括号中为视频路径时读取的是视频，当为0时读取的是本机摄像头，为1、2、3...读取的为外接摄像头。
Video = cv2.VideoCapture("视频名称或路径")
# 判断视频是否打开
if not Video.isOpened():
print("无法打开视频")
exit()
while True:
# ret为bool值
ret, frame = Video.read()
if not ret:
break
# 将视频转换为灰度图
frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示当前帧
cv2.imshow('frame',frame)
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放视频资源
Video.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
9、图像的区域分割
img[]的中括号中，逗号前的代表图片的高，逗号后的代表宽，图片的（0，0）点在做左上角。
img2 = cv2.imread('./images/img.png')
# [高，宽]
img_split = img2[100:400,100:500]
cv2.imshow('split',img_split)
cv2.imshow('yuantu',img2)
cv2.waitKey(0)
10、视频的区域分割
使用分割图片的原理同样可以对视频进行操作
Vedio1 = cv2.VideoCapture('./images/sishi.mp4')
while True:
ret,frame = Vedio1.read()
frame_split = frame[0:500,200:700]
cv2.imshow('split1',frame_split)
cv2.imshow('yuan',frame)
cv2.waitKey(10)
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
Vedio1.release()
cv2.destroyAllWindows()