Python3与OpenCV3.3 图像处理（二）--图像基本操作

import cv2 as cv

def video_demo():
    #打开0号摄像头，捕捉该摄像头实时信息
    #参数0代表摄像头的编号
    #有多个摄像头的情况下，可用编号打开摄像头
    #若是加载视频，则将参数改为视频路径，cv.VideoCapture加载视频是没有声音的，OpenCV只对视频的每一帧进行分析
   capture=cv.VideoCapture(0)
    while(True):
        #获取视频的返回值 ref 和视频中的每一帧 frame
        ref,frame=capture.read()
        
        #加入该段代码将使拍出来的画面呈现镜像效果
        #第二个参数为视频是否上下颠倒 0为上下颠倒 1为不进行上下颠倒
        frame= cv.flip(frame,1)
        
        #将每一帧在窗口中显示出来
        cv.imshow("video",frame)
        
        #设置视频刷新频率，单位为毫秒
        #返回值为键盘按键的值
        c=cv.waitKey(50)
        
        #27为 Esc 按键的返回值
        if c==27:
            break


def get_image_info(image):
    #图像类别
    #图像类别为numpy.dnarray,即n维数组
    print(type(image))
    
    #获取图像通道数目
    #返回值如：(900, 640, 3)
    # 这三个数字代表图片纵向像素、横向像素和通道数目
    print(image.shape)
    
    #图像总大小，计算公式为：长*宽*通道数目
    print(image.size)
    
    #每个像素点所占字节位数
    print(image.dtype)



#读入图片文件
src=cv.imread('textImg.jpg')
get_image_info(src)
#将图片保存为 testSave.png
cv.imwrite("testSave.png",src)
video_demo()
#等待用户操作
cv.waitKey(0)
#释放所有窗口
cv.destroyAllWindows()