Python OpenCv学习基础知识三
一、一个案例
这个案例是使用cv2来做一个调色板：
"""
使用滑动条做一个调色板
"""
"""
使用工具Python3.5
使用库numpy；cv2
使用函数cv2.getTrackbarPos()；cv2.creatTrackbar()
1.通过调节滑动条来设定画板颜色。
1.1窗口显示颜色，三个滑动条来设置RGB的颜色
1.2当滑动滑动条时，窗口颜色实时发生改变，默认窗口为黑色。
1.3cv2.getTrackbarPos()参数详情：
1.3.1滑动条的名字
1.3.2滑动条被放置窗口的名字
1.3.3滑动条默认的位置
1.3.4滑动条最大的值
1.3.5回调函数，每次滑动都会调用回调函数，回调函数通常都会含有一个默认参数，就是滑动条的位置。
1.4滑动条的另一个应用就是用作转换按钮，默认OpenCV是不带有按钮函数的，这里以滑动条代替，需要先创建一个转换按钮，只有当转换按钮指向ON时滑动条才有用。
"""
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
#创建一个黑色图像
img = np.zeros((300,512,3),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
# RGB的颜色显示模式。
switch = '0:OFF\n1:ON'
cv2.createTrackbar(switch,'image',0,1,nothing)
while(1):
# 1就是True
cv2.imshow('image',img)
# 展示
k=cv2.waitKey(1)
if k == ord('q'):#按q键退出
break
r = cv2.getTrackbarPos('B','image')
g = cv2.getTrackbarPos('G', 'image')
b = cv2.getTrackbarPos('R', 'image')
# 确实似乎显得不对应，但是这样一来，在图片面的颜色的显示是完全正确的了呢，所以还是要变成这个样子的呢。
s = cv2.getTrackbarPos(switch, 'image')
if s == 0:
img[:]=0
else:
img[:]=[r,g,b]
# 是否显示颜色。
cv2.destroyAllWindows()
# 销毁
"""
不得不说，这个调色板还是很厉害的呢。
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
#创建一个黑色图像
img = np.zeros((300,512,3),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
switch = '0:OFF\n1:ON'
cv2.createTrackbar(switch,'image',0,1,nothing)
while(1):
cv2.imshow('image',img)
k=cv2.waitKey(1)
if k == ord('q'):#按q键退出
break
r = cv2.getTrackbarPos('R','image')
g = cv2.getTrackbarPos('G', 'image')
b = cv2.getTrackbarPos('B', 'image')
s = cv2.getTrackbarPos(switch, 'image')
if s == 0:
img[:]=0
else:
img[:]=[r,g,b]
cv2.destroyAllWindows()
"""
"""
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
pass
#创建一个黑色图像
img = np.zeros((300,512,3),np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)
switch = '0:OFF\n1:ON'
cv2.createTrackbar(switch,'image',0,1,nothing)
while(1):
cv2.imshow('image',img)
k=cv2.waitKey(1)
if k == ord('q'):#按q键退出
break
r = cv2.getTrackbarPos('R','image')
g = cv2.getTrackbarPos('G', 'image')
b = cv2.getTrackbarPos('B', 'image')
s = cv2.getTrackbarPos(switch, 'image')
if s == 0:
img[:]=0
else:
img[:]=[r,g,b]
cv2.destroyAllWindows()
"""
二、图像基本操作一
"""
OpenCV图像的基本操作
"""
import numpy as np
import cv2
"""
OpenCV图像的基本操作一1
1
1
1
1
1
获取并且修改像素
"""
"""
直接获取的方法
"""
img = cv2.imread('E:\\\\1\\\\Documents\\\\PyTorch\\\\pytorch_learning\\\\others\\\\opencv_cv_2\\\\test1.jpg')
# 仍然注意是绝对的路径
# 注意是绝对的路径。
px=img[100,100]
print(px)
# 读取颜色（RGB）
blue = img[100,100,0]
print(blue)
# 读取第一个RGB的数值
img[101,101]=[255,255,255]
print(img[101,101])
# 进行赋值以后，会直接有一个所赋给的数值。
"""
使用numpy的方法
"""
img = cv2.imread('E:\\\\1\\\\Documents\\\\PyTorch\\\\pytorch_learning\\\\others\\\\opencv_cv_2\\\\test1.jpg')
# 绝对路径。
print(img.item(10,10,2))
# 读取颜色信息。
img.itemset((10,10,2),100)
print(img.item(10,10,2))
# 使用numpy的方法来进行读取颜色的相关的信息。
三、图像基本操作二
"""
OpenCV图像的基本操作
"""
import numpy as np
import cv2
"""
OpenCV图像的基本操作二2
2
2
2
2
2
获取图像属性
"""
img = cv2.imread('E:\\\\1\\\\Documents\\\\PyTorch\\\\pytorch_learning\\\\others\\\\opencv_cv_2\\\\test1.jpg')
# 绝对的路径
# 1、shape
print(img.shape)
# img.shape可以获得图像的形状，返回值是一个包含行数，列数，通道数的元组
# 2、size
print(img.size)
# img.size可以返回图像的像素数目
# 3、dtype
print(img.dtype)
# img.dtype返回图像的数据类型，在debug时很重要，因为OpenCV-Python代码中经常出现数据类型的不一致
#
# (866, 650, 3)
# 1688700
# uint8
#
#
四、总结
以上就是Python OpenCv学习基础知识三的相关内容，后续还会继续推出相关的内容的，最后，谢谢大家的阅读与支持，喜欢的话就点个赞吧。
