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Created on Thu Apr 12 19:04:50 2018

@author: zy
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OPenCV3 计算机视觉 笔记
第二章 ： 处理文件,摄像头和图形用户界面
基本知识
1.读写图像文件
2.图像与原始字节之间的转换
3.使用numpy.array访问图像数据
4.视频文件的读写(复制视频)
5.捕获摄像头的帧,并保存视频文件
6.窗口显示图像
7.在窗口显示摄像头帧
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import cv2
import numpy as np
import os

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1.读写图像文件
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OpenCV的imread()和imwrite()函数能支持各种静态图像文件格式。不同系统支持的文件格式不一样，但是都支持bmp格式，通常还支持
png,jpeg,tiff格式文件
bmp格式：每个像素每个通道为8位
png：每个像素每个通道为8位或者16位
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#通过二维numpy数组创建一个黑色的正方形图像
img = np.zeros((3,3),dtype=np.uint8)

#输出  每一个像素都是8位整数  范围0-255   图片大小为3x3
print(img)      #[[0 0 0]
                # [0 0 0]
                # [0 0 0]]

print(img.shape)    #(3, 3)
                
#利用cvtColor()函数将图像转换为blue-green-red(BGR)格式
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

#输出维度为3x3x3 表明图像大小为3x3 有三个通道  每个像素由一个三元数组表示(B,G,R) 
print(img)      # [[[0 0 0]
                #   [0 0 0]
                #   [0 0 0]]
                
                #    [[0 0 0]
                #    [0 0 0]
                #    [0 0 0]]

                #   [[0 0 0]
                #   [0 0 0]
                #   [0 0 0]]]
                
print(img.shape)    #(3, 3, 3)                
                
                
#把png图像转换为jpeg格式
root = '.\image'
file = os.path.join(root,'test.bmp')

#加载OpenCV图像最简单的方式是使用imread函数，该函数会返回一副图片，这幅图片是一个数组(根据imread()输入参数的不同，该图像可能是一个二维数组，也可能是三维数组)
#在默认情况下，即使文件是灰度格式，imread()函数也会返回BGR格式的图像
#BGR和RGB所表示的色彩空间相同，字节顺序相反
img = cv2.imread(file)      #读bmp格式取图片

cv2.imwrite('test.jpg',img)                          #保存成jpg格式
                
#按照指定参数读取图片  加载bmp文件作为灰度图像(丢失颜色信息)
gray_image = cv2.imread(file,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#保存为灰度的jpg图像
cv2.imwrite('test_gray.jpg',gray_image)


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2.图像与原始字节之间的转换
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一个OpenCV图像一般是numpy.array类型的二维或者三维数组
8位的灰度图像是一个含有字节值得二维数组  height x width 
24位的BGR是一个三维数组 height x width x channel
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img = cv2.imread(file)      #读bmp格式取图片
print('图像{0}的维度为{1}'.format(file,img.shape))                
#显示的转换为一维的python bytearray格式
byte_array = bytearray(img)                     #图像.\image\test.bmp的维度为(45, 50, 3)
print('转换之后的维度为:',len(byte_array),type(byte_array))       #转换之后的维度为: 6750   <class 'bytearray'>

#bytearray含有恰当顺序的字节，可以通过显示转换和重构 得到numpy.array形式的图像
img = np.asarray(byte_array).reshape(45,50,3)
#cv2.imshow('window 1',img)
#cv2.waitKey(10)               #等候10ms

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一个详细的例子 将含有随机字节的bytearray转换为灰度图像和BGR图像
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#随机生成120,000个字节的数组
random_byte_array = bytearray(os.urandom(120000))    #生成随机字节
#转换成numpy.array类型
byte_array = np.asarray(random_byte_array,dtype=np.uint8)


#把数组转换成 400 x 300的灰度图像
gray_image = byte_array.reshape(300,400)
cv2.imwrite('test_gray.png',gray_image)


#把数组转换成 400 x 100的BGR图像
bgr_image = byte_array.reshape(100,400,3)
cv2.imwrite('test_bgr.png',bgr_image)


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3.使用numpy.array访问图像数据
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#将BGR图像在(0,0)处的像素转化为白像素
img = cv2.imread('test.jpg')
img[0,0] = [255,255,255]

#img[0,0]操作和下面操作一样
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numpy.array的item(n_hight,n_width,n_channel)方法可以获取指定索引的值  通道BGR依次对应索引0,1,2
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print(img.item(25,26,0))    #获取25列26行B通道的值     222
img.itemset((25,26,0),155)  #设置新的值 
print(img.item(25,26,0))    #155


#将指定通道的所有值置为零
img[:,:,1] = 0           #将G通道像素值全部置为零


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1.读取感兴趣区域，并把值赋值给一个变量
2.同理设定第二个区域，赋值给另一个变量
3.将第一个我区域的值赋值给第二个区域 (将图像一部分拷贝到图像另一部分)
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img = cv2.imread('./image/img1.jpg')
my_roi = img[800:1000,300:500]
img[0:200,200:400] =my_roi
#cv2.imshow('window 2',img)
#cv2.waitKey(10)               #等候10ms
print(img.shape)         #(1080, 1920, 3)  图像的高度，宽度，和通道数
print(img.size)          #36220800  图像的大小
print(img.dtype)         #uint8   图像的数据类型


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4.视频文件的读写(实现视频的复制)
OpenCV提供了VideoCapture类和VideoWriter类来支持各种格式的视频文件。
支持的格式类型会因系统的不同而变化，但是都支持avi格式
在到达视频文件末尾之前，VideoCapture可通过read()函数来获取新的帧，每一帧都是一幅基于BGR的图像
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将一幅图像传递给VideoWriter类的write()函数，该函数会将这幅图像加到VideoWriter类所指向的文件中
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video_capture = cv2.VideoCapture('./video./2.mp4')
#获取帧速率
fps = video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print('该视频的帧速率为：',fps)            #该视频的帧速率为： 30.009902511911992
#获取图片的宽和高
size =(int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
       int(video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print('该视频每一帧的大小为：',size)       #该视频每一帧的大小为： (544, 960)

#1.VideoWriter类的构造函数指定视频文件名，这个文件名对应的文件若存在，则会被覆
#2.需要指定编解码器
#3.帧速率
#4.帧大小
video_writer = cv2.VideoWriter('./video/4.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('m','p','4','v'),fps,size)

success,frame = video_capture.read()
cv2.imwrite('./video/frame.jpg',frame)
#读取帧，直至没有帧可以读取
while success:
    #写入一帧
    video_writer.write(frame)
    #读取一帧
    success,frame = video_capture.read()
video_writer.release()
video_capture.release()
    




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5.捕获摄像头的帧(保存视频文件)
VedioCapture类可以获得摄像头的帧流，但对于摄像头而言，通常不是用视频的文件名来构造VideoCapture类
而是需要传递摄像头的设备索引

VideoCapture类对象的get方法不能返回摄像头帧速率的准确值，他总是返回0
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#获取摄像头10s的视频信息，并将其写入一个avi文件中
camera_capture = cv2.VideoCapture(0)

#OpenCV没有提供任何查询摄像头数量和属性的方法。如果使用无效的索引构造了VideoCapture类，就得不到帧，read方法
#就会返回 False,None 因此需要在读取前判断一下设备是否已经打开
if camera_capture.isOpened():
    fps = 30                                     #假设帧大小
    #获取图片的宽和高
    size =(int(camera_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
           int(camera_capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) 
    #1.VideoWriter类的构造函数指定视频文件名，这个文件名对应的文件若存在，则会被覆
    #2.需要指定编解码器
    #3.帧速率
    #4.帧大小
    video_writer = cv2.VideoWriter('./video/camera.avi',cv2.VideoWriter_fourcc('m','p','4','v'),fps,size)
    
    success,frame = camera_capture.read()
    num_frame_remaining = 10*fps - 1              #当前剩余捕获图像个数
    while success and num_frame_remaining > 0 and cv2.waitKey(1)==-1:
        #显示拍照
        cv2.imshow('frame',frame)               
        #写入一帧
        video_writer.write(frame)
        #读取一帧
        success,frame = camera_capture.read()
        num_frame_remaining -= 1
    
#释放
camera_capture.release()
video_writer.release()
    


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6 窗口显示图像
imshow()函数可以用来实现图片，但是这个图片显示出来后会立即消失，一般我们需要使用waitKey()函数,
传入等待键盘触发的时间，单位为ms，返回值为-1(表示没有键按下)或者ASCII码。并且需要调用destoryAllWindows()
释放OpenCV创建的所有窗口
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img = cv2.imread('./image/img2.jpg')
cv2.imshow('window 3',img)
cv2.waitKey(10)


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7.在窗口显示摄像头帧
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clicked = False
def on_mouse(event,x,y,flag,param):
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    #鼠标事件的回调函数
    
    args:
        event:回调事件参数，有很多取值，分别对应不同的鼠标事件
        param:可选参数，它是setMouseCallback()函数的第三个参数 默认为0
        flag：标志参数 如 cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON：该事件对应按下鼠标左键
        x,y：鼠标坐标
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    global clicked
    #鼠标左键松开
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        clicked = True
        
camera_capture = cv2.VideoCapture(0)
#指定窗口名来创建窗口
cv2.namedWindow('window 4') 
#设置鼠标事件回调函数 来获取鼠标输入
cv2.setMouseCallback('window 4',on_mouse)

print('Showing camera feed.Click window or press any key to stop')
success,frame = camera_capture.read()
#OpenCV窗口只有在调用cv2.waitKey()函数时才会更新，并且waitKey()函数只有在OpenCV窗口成为活动窗口时，才能捕获输入信息
while success and cv2.waitKey(1) == -1 and not clicked:
    cv2.imshow('window 4',frame)
    success,frame = camera_capture.read()

camera_capture.release()


cv2.waitKey(10)              #等候10ms
cv2.destroyAllWindows()      #销毁所有窗口