期望能组合成一个长视频 英雄不朽，图片来源http://upload-images.jianshu.io/upload_images/7241055-b71baeb2d99c0e77.jpg 技术路线：opencv...+python（opencv在Python中的封装库是cv2，依赖于numpy） step1：打开并显示视频 要组合视频，首先需要打开视频并获取每一帧的图像，在opencv中可以使用VideoCapture...这个类来打开视频，打开的视频也存在于这个类中，使用.read()方法也可以获得每一帧的图像，该方法的用法类似于生成器，每调用一次都会返回下一帧的图像。...其中.waitKey()方法是延迟并获取键盘输入，传入参数是延迟时间数，单位是1/60s且必须是整数，因为原视频是60帧，所以间隔为1时是常速播放 import cv2 capture = cv2.VideoCapture...：计算视频的 FPS，以及总帧数 step2打开并显示一堆视频 因为视频一共有20个左右，所以可以使用os模块中的listdir()获取所有文件，并筛选带.mp4后缀的视频文件。
参考链接： Python OpenCV 基础 0: imshow 显示图像 imshow 显示类型 首先应当明确的是，opencv中imshow内部的参数类型可以分为两种。...（1）当输入矩阵是uint8类型的时候，此时imshow显示图像的时候，会认为输入矩阵的范围在0-255之间。...显示出现问题原因： 用OpenCV中imread输入照片后是一个数组对象，在进行一系列的对数组操作后数组已经变成了float类型，之后再对数组进行imshow时即出现上面的第二种情况。...倘若图像矩阵（double型）的矩阵元素不在0-1之间，那么imshow会把超过1的元素都显示为白色，即255。...('con_img=',con_img) cv2.waitKey(0) 结果如下： 显示照片如下： 上面的代码是实现对图像的小波变换，对高频去掉高频系数，最后再重构，得到的数组为float类型。
现在网络摄像机遍布，而我们测试时也需要用到网络摄像机的实时视频，并进行处理，参考《opencv3计算机视觉（python语言实现）》编写了捕获网络摄像机实时视频的代码。...前提： 1、opencv+python的ffmpeg库配置ok，即videocapture返回TRUE。配置方法可以参考另一篇博文。...cap.isOpened()): ret,frame = cap.read() print frameNum frameNum = frameNum + 1 cv2.imshow...帧存储一张图片 if frameNum%10 == 1: cv2.imwrite('p_w_picpath'+str(frameNum)+'.jpg',frame) if cv2.waitKey...(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 里面没有写视频的存储，如果需要存储视频，使用VideoWriter
函数原型 4.3、imshow函数c++原型 4.4、imshow函数python原型 4.5、imshow函数使用示例 1、前言 waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习...在等待的期间按下任意按键时函数结束，返回按键的键值（ascii码），等待时间结束仍未按下按键则返回-1。该函数用在处理HighGUI窗口程序，最常见的便是与显示图像窗口imshow函数搭配使用。...，图片显示结束，返回按键键值 cv::imshow("windowname", image); cv::waitKey(10);//等待至少10ms图片显示才结束，期间按下任意键图片显示结束，返回按键键值...4、imshow函数 4.1、imshow函数功能 imshow的函数功能也非常简单，名字可以看出来也很简单，图像显示的缩写也可以。...<< endl; getchar(); } return 0; } 使用方法也非常简单，需要注意的一点就是，显示之后必须有waitKey函数，否则显示窗内将一闪而过
显示图像 cv.imshow() 1....使用函数 cv.imshow() 在窗口中显示图像 import cv2 as cv img = cv.imread(filename[,flags]) cv.imshow(winname, mat)...cv.waitKey() 也可以设置为检测特定的按键。 注意：除了键盘绑定事件外，此功能还处理许多其他GUI事件，因此你必须使用它来实际显示图 像。...使用函数 cv.imwrite() 保存图像 import cv2 as cv img = cv.imread(filename[,flags]) cv.imshow(winname, mat) cv.waitKey...注意 OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。 Matplotlib以RGB模式显示。 如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。
下面是几个图像处理的基础知识点： 图像的读取和显示 在Python中，可以使用OpenCV库读取和显示图像。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。...在Python中，可以使用OpenCV进行图像和视频的处理和分析。 图片 以下是一个简单的读取和显示图像的示例代码： import cv2 # 读取图像，注意！...显示图像 cv2.imshow("Image", img) cv2.imshow("Median Image", median_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows...5, 5), 0) # 显示图像 cv2.imshow("Image", img) cv2.imshow("Gaussian Image", gaussian_img) cv2.waitKey(0)...cv2.Canny(img, 100, 200) # 显示图像 cv2.imshow("Image", img) cv2.imshow("Canny Image", canny_img) cv2.waitKey
此处提供代码和图像 导入所需的库 import cv2 from PIL import Image 首先我们使用OpenCV和PIL显示图像 使用OpenCV读取和显示图像 image = cv2.imread...(r'love.jpg') cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) 如果图像太大，图像的窗口将不匹配屏幕显示比例。...那么如何在屏幕上显示完整的图像？ 默认情况下，显示超大图像时图像都会被裁剪，不能被完整显示出来。...当您将flag设置为cv2.WINDOW_NORMAL时，将显示完整图像，并可以调整窗口大小。当然flag参数还有选择。...("Resize", resized) cv2.waitKey(0) 使用PIL读取和显示图像 我们将使用open()加载图像，然后使用show()进行显示。
上图中可以看到，就是使用平移实现的效果，其实这个和我们第一章的显示不同就在于，我们展开的显示，垂直方向全是从上到下的显示，只不过先显示头部还是底部，同理从左到右，和从右到左也是全部从左边开始显示。...核心代码 //平移显示 //参数：Mat 源图像， // width图像宽度, // height图像高度 // direction方向 0-从上到下 1-从下到上...窗口位置显示 ? 微卡智享 前面两章动画时我们imshow的显示位置在过程一中还要自己手动鼠标点一下，这次我在单元里又封装了一个给显示图片窗体定位的函数。...窗体定位代码 //显示窗口设置 //参数 img 显示的图像源， // winname 显示的窗口名称, // pointx 显示的坐标x // pointy 显示的坐标..., WindowFlags::WINDOW_NORMAL); //设置图像显示大小 resizeWindow(winname, img.size()); //设置图像显示位置 moveWindow
pip install opencv-python-headless 1.3 OpenCV 中的图像读取与显示 在开始使用 OpenCV 之前，我们首先要学习如何读取和显示图像。..."图像的数据类型: {img.dtype}") 1.3.2 显示图像 使用 cv2.imshow() 可以显示图像，并使用 cv2.waitKey() 控制显示窗口的等待时间。...# 显示图像 cv2.imshow('Image', img) # 等待用户按键后关闭窗口 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 1.3.3 保存图像 使用 cv2...# 使用 Canny 边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow('Canny Edges', edges) cv2.waitKey...要使用这些跟踪器，只需在创建追踪器时替换为对应的算法即可，例如： tracker = cv2.TrackerMIL_create() 3.3 实战项目：运动检测 运动检测是视频监控领域的基础任务之一。
使用python-opencv 使用python调用opencv时，需要先导入库 import cv2 as cv API函数介绍 读取图片cv2.imread() 使用cv2.imread()函数读取图像...参考： img = cv2.imread('lena.jpg',0) 注意：调用opencv，就算图像的路径是错的，OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命 令print img时得到的结果是None...cv2.imshow() 使用函数cv2.imshow() 显示图像。...参考： cv2.imshow('image',img) 等待键盘输入cv2.waitKey() 使用cv2.waitKey()等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看是否有键盘输入，若在等待时间内按下任意键则返回按键的...不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
('oringle',o)#进行图片显示 cv2.imshow("result",s1) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 结果为 2方框滤波: 函数：result...腐蚀操作：被操作的对象必须是二值图像；两个操作对象：一个是原始图像，另一个是卷积核；操作过程：被扫描到的原始图像中的像素点，只有当卷积核扫描图像中所有元素值均为1时，其值才为1，否则值为0；函数：result...('original',o)#显示原始图像 cv2.imshow('iter_1',s1)#显示迭代一次图像 cv2.imshow('iter_5',s2)#显示迭代5次图像 cv2.waitKey()...一个是原始图像，另一个是卷积核；操作过程：被扫描到的原始图像中的像素点，只有当卷积核扫描图像中所有元素值均为0时，其值才为1，否则值为1；函数：result=cv2.dilate(src,kernerl...5.梯度运算：使用原图像-腐蚀后的图像；函数表达式：result=cv2.morphologyEx(src,cv2.MORPH_Gradient,kernel)其中kernel是卷积核 import
2、显示图像 cv2.imshow("image",image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 说明： 使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。...注意 除了键盘绑定事件外，此功能还处理许多其他GUI事件，因此你必须使用它来实际显示图像。 cv.destroyAllWindows()只会破坏我们创建的所有窗口。...当图像尺寸过大以及向窗口添加跟踪栏时，这将很有帮助。...64位计算机，则必须k = cv.waitKey(0)按如下所示修改行：k = cv.waitKey(0) & 0xFF 4、结合使用matplotlib import numpy as np import...但是Matplotlib以RGB模式显示。因此，如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。
图像的平移 移动是将图像看作一个整体，显示时不能像扫描那样，扫描方式有些像打开一副画，例如显示上部分的时候，下部分可以不现实，而移动则可以看成一块木板画，显示时必须按物理顺序进行，例如从上向下平移时，必须先显示下面的图像...("移动显示", dstImage); waitKey(5); } waitKey(0); } 动图 中间扩张 当我们打开电视机时，都有这样的感觉：电视图像是从屏幕中间开始，向上下两个方向展开的...("中间扩张", dstImage); waitKey(5); } waitKey(0); } 动图 水平栅条特效 栅条特效分为水平栅条和垂直栅条，其效果如同将两手交叉的过程，栅条显示的原理是先将图像分为若干行...，将奇数行组成一组，偶数行组成一组，在显示时奇数行从右向左平移，偶数行从左向右平移。...("中间扩张", dstImage); waitKey(1); } } waitKey(0); } 动图 THE END 图像特效显示就到这儿了，比较简单，也没太大实际用途
建议阅读时长 10 分钟 图像入门 学习目标： 图像的读取、显示、保存 学习三个函数：cv2.imread(), cv2.imshow() , cv2.imwrite() 使用 Matplotlib...img = cv2.imread("img.jpg", 0) # 1: 显示原始图， 0：灰度图 -1：加载图像包括 alpha 通道 cv2.imshow("image", img) # 第一个参数为显示窗口的名称...，第二个参数是要显示的图像 k = cv2.waitKey(0) & 0xFF # cv2.waitKey() 键盘绑定函数，等待键盘按下，以毫秒为计数单位，也可以设定特定按键点击。...使用 matplotlib 显示图像 Matplotlib是一个用于Python的绘图库，它提供了多种绘图方法。在这里，将学习如何使用 Matplotlib 显示图像。...但是 Matplotlib 以 RGB 模式显示。因此，如果使用 OpenCV 读取图像，Matplotlib 中的彩色图像将不能正确显示。
) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如图所示，它将src1图像和src2图像按比例系数进行了融合...", img) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出如图所示，左边为原始图像，右边为像素值增加...) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出如图所示，原始图像与圆形进行与运算之后，提取了其中心轮廓...) cv2.imshow("result", result) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 原始图像与圆形进行异或运算之后输出如图所示。...) #等待显示 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输出结果如下图所示： 如果使用通道转化，则结果如下图所示： result = cv2.cvtColor
OpenCV 图像的基本处理 1.1 图片读取和显示 1.2 写入文件（保存） 1.3 像素操作 1.4 图片剪切 1.5 镜像处理： 1.6 图像缩放 1.7 图像位移 1.8 图像旋转 1.9 仿射变换...1.1 图片读取和显示 读取：cv.imread(“图片路径”, “读取的方式”) 显示：cv.imshow(“窗口名称”, “图片数据”) 读取方式: 分别有如下三种: cv.IMREAD_COLOR...参数1：窗口名称， 参数2：图片数据 cv.imshow("src", img) # 让程序处于等待推出状态 cv.waitKey(0) # 当程序推出时，释放所有窗口资源 cv.destroyAllWindows...） 截取一张 宽度130，高度70的图片 dstimg = img[180:250, 180:310] # 显示图片 cv.imshow("result", dstimg) cv.waitKey(0)..., (height*2, width*2)) cv.imshow("dst", dst) cv.waitKey() 1.7 图像位移 矩阵运算：cv.warpAffine(原始图像，变换矩阵，(高度，
——《微卡智享》 本文长度为2822字，预计阅读8分钟 特效显示完结篇 今天这篇是使用OpenCV实现特效显示的最后一篇，主要是看看中间扩张和栅格显示。...微卡智享 实现思路 # 思路 1 将图像分为两部分，将中间分界处显示在屏幕中央 2 从屏幕中央开始按设定的方向开始两边扫描 3 最后将图像完整的显示在屏幕上 核心代码 //中间扩张显示 //参数：src...("midexpandshow1", dst); waitKey(1); } } waitKey(0); } 线程调用 //中间扩张显示 future...gridshow0", src.cols * 2 + 1, 100); for (int i = 1; i < width + 1; i = i + gridwidth) { //当I等于源图像宽度时..., src.cols * 3 + 1, 100); for (int i = 1; i < height + 1; i = i + gridwidth) { //当I等于源图像宽度时
/data/Linus.png", 1) cv2.imshow("RGB", im) # 在test窗口中显示图像 # 使用cvtColor进行颜色空间变化，COLOR_BGR2GRAY表示BGR to...) cv.imshow("rst2", rst2) # 显示反二值化图像 cv.waitKey() cv.destroyAllWindows() 执行结果： 图像形态操作 图像翻转 # 图像翻转示例...灰度图像会被自动处理为二值图像。在实际操作时，可以根据需要，预先使用阈值处理等函数将待查找轮廓的图像处理为二值图像。...("result", im) # 显示绘制后的图像 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 执行结果： 绘制圆形包围圈 函数 cv2.minEnclosingCircle...("result", im) # 显示绘制后的图像 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 执行结果： 绘制最佳拟合椭圆 函数cv2.fitEllipse（）
5. cv.waitKey() 函数说明 函数使用 cv.waitKey(delay=0) 参数说明 参数 说明 delay 表示阻塞指定毫秒数。...6. cv.imshow() 函数说明 函数使用 cv.imshow(winname, mat) 参数说明 参数 说明 winname 表示需要显示图像的窗口名称。 mat 表示需要显示的图像。...键盘响应进行不同操作 8.1 分析 监听键盘的操作值，cv.waitKey； 【按1】显示 HSV 图像； 【按2】显示 YCrCb 图像； 【按3】显示 RGB 图像； 【按0】显示 BGR 图像；...的窗口 cv.namedWindow('waitkey') while 1: # 将图像 img_copy 显示到 waitkey 窗口 cv.imshow('waitkey...() 用于在指定的窗口中显示图像； cv.waitKey() 表示阻塞指定毫秒数。
引言 在计算机视觉领域，OpenCV是一款广泛使用的开源库，用于图像处理和计算机视觉任务。当你开始使用OpenCV时，了解如何创建和显示窗口，以及加载和保存图片是至关重要的基础知识。...本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。 创建和显示窗口 创建和显示窗口是图像处理中的重要步骤之一。...imshow() - 在指定的窗口中显示图像，接受窗口名称和要显示的图像作为参数。 waitKey() - 等待键盘输入，接受等待时间（以毫秒为单位）作为参数，0表示无限等待用户的键盘输入。...加载图片问题 加载图像是使用 OpenCV 进行图像处理的常见操作之一。...需要注意在不同平台上正确指定图像文件的路径。 程序退出的逻辑有问题：原始代码中使用key == 'q'来检测用户是否按下 ‘q’ 键退出程序，但实际上waitKey()函数返回的是一个整数值。
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