CV学习笔记（二）：OpenCV基本操作
原创
今天这一篇文章主要记录一下OpenCV中一些基本的操作，包括读取图片，视频以及反转图像的几种操作：
一：图片的载入
图片载入很常用，很实用。。。
二：读取视频
读取视频分为从摄像头中读入和从硬盘中读入，如果是摄像头就在videocapture函数中填写数值，0是默认的第一个摄像头，1.是第二个，以此类推，如果没有外置摄像头，就直接“”填写路径就行。
三：打印图片的类型
图片的信息主要包括图片的类型，图片的尺寸，图片的长宽高以及通道数，如果是彩色图片通道数就是3，如果是黑白的图片通道数为1。
我这里定义了一个函数来输出图片的信息：
这里可以看到：
图片的大小是589*646的彩色3通道图片，编码方式是uint8.
四：图像的对比度转换
我们知道图像的像素数是从0-255，如果实现图像的反转只需要遍历每个像素然后每个像素减去255即可，这里用一个笨方法实现以下：
得出的结果是这样：
似乎转换了以后的图片还挺好看的。
当然，这样的方法太过于复杂，并且执行时间，效率都很低：
用时长达4555毫秒。。。
这时候我们使用OpenCV自带的bitwise_not函数：
因为底层是使用的C++语言进行封装，所以执行快得多，来对比下：
同样的一张图只需要17ms，舒服多了。
五：时间消耗的计算
上图中的测试时间的计算用到了两个函数：
GetTickcount函数：它返回从操作系统启动到当前所经历的计时周期数
GetTickFrequency函数：返回每秒的计时周期数
使用的方法：
t1 = cv.getTickCount()
#你需要的测试的函数或代码
t2 = cv.getTickCount()
time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency() print("time:%s ms"%(time*1000))
最后，附上完整代码，方便大家复现，下一篇文章就要开始学习图像色彩空间的转换，还需努力。如果有任何问题欢迎在底下评论，我们一起交流，一起加油！
import cv2 as cv
import numpy as np
def access_pixel(image):#属性的读取
print(image.shape)
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]
channels = image.shape[2]
print("width: %s, height: %s, channels: %s"%(width,height,channels))
#遍历每一个像素点,太慢了，更新
for row in range(height):
for col in range(width):
for c in range(channels):
pv = image[row,col,c]
image[row,col,c] = 255-pv
cv.imshow("numpy_test",image)
def inverse(img):
dis = cv.bitwise_not(img)
cv.imshow("inverse",dis)
def create_image():
'''
img = np.zeros([400,400,4],np.uint8)
img[ :, :,0] = np.ones([400,400])*255 #对通道进行赋值，0是蓝通道，1是绿通道，2是红色通道，多通道
cv.imshow("new_image",img)
'''
#初始化灰度图像
img2 = np.zeros([400,400,1],np.uint8)
img2[:,:,0] = np.ones([400,400])*127
#img2 = img2*127
cv.imshow("new_image_2",img2)
#维度变换
m1 = np.ones([3,3],np.uint8)
m1.fill(12222.388)
print(m1)
m2 = m1.reshape([1,9])
print(m2)
print("---------HELLO-----PYTHON--------------------")
src = cv.imread("D:/1.png")
cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image",src)
t1 = cv.getTickCount()
#access_pixel(src)
#create_image()
inverse(src)
t2 = cv.getTickCount()
#测试时间消耗
time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()
print("time:%s ms"%(time*1000))
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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