python opencv视频教程

以下是Python OpenCV视频教程的介绍：
1. 《Python OpenCV基础教程》：该教程由B站UP主“咕咚”的视频教程组成，共分为20个视频，涵盖了OpenCV的基础知识和应用实例。链接：https://www.bilibili.com/video/BV1zJ411n7xZ
2. 《Python OpenCV实战教程》：该教程由B站UP主“咕咚”的视频教程组成，共分为20个视频，涵盖了OpenCV的实战应用和案例分析。链接：https://www.bilibili.com/video/BV1zJ411n7xZ
3. 《Python OpenCV图像处理实战》：该教程由B站UP主“咕咚”的视频教程组成，共分为20个视频，涵盖了OpenCV在图像处理方面的应用实例。链接：https://www.bilibili.com/video/BV1zJ411n7xZ

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python opencv教程

Python作为一门脚本语言，拥有着易学易用的特点，让编程变得更加简单。同时，Python还有大量的优秀的库支持，其中之一就是opencv。opencv是计算机视觉领域的一个非常优秀的库，它可以处理图像、视频、三维点云等。在Python中使用opencv可以轻易地处理图像和视频，并实现一些很酷的功能。下面就对Python opencv的教程进行总结。

1. 安装OpenCV库及其依赖库

在Python中安装opencv需要安装库和依赖库。安装Opencv需要使用pip工具，不过opencv还需要其他的库辅助。可以通过以下的命令来安装这些依赖库：

pip install opencv-python numpy matplotlib Pillow imutils requests beautifulsoup4 pdf2image google-cloud-storage

2. 读取、显示和保存图像

使用opencv打开一个图像的方法很简单，可以使用cv2库里的imread()函数。读取完图像后，通过imshow()函数来显示图像，使用waitKey()等待按键操作。可以使用cv2库里的imwrite()函数保存读取到的图像。

import cv2

#读取图像
img = cv2.imread('test.png')

#显示图像
cv2.imshow('Image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#保存图像
cv2.imwrite('test.png', img)

3. 简单的图像处理

opencv提供了一些简单的函数，来处理图像，比如：cvtColor()函数和threshold()函数等等。cvtColor()函数的作用是将图像的颜色空间从一种转化为另一种；Threshold()函数是将图像进行二值化。

import cv2, numpy as np

#读取图像
img = cv2.imread('test.png')

#灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#二值化
thresh, bin_img = cv2.threshold(gray_img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

cv2.imshow("binary image",bin_img)
cv2.waitKey(0)

4. 使用鼠标在图像中画线条

opencv可以响应鼠标事件，可以通过实现回调函数，用鼠标进行道理和键盘事件等操作。下面的例子演示如何通过鼠标在图像中画线。

import cv2

def draw_line(event,x,y,flags,param):
    global draw, pt1, pt2
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        draw = True
        pt1 = (x,y)
        pt2 = (x,y)
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if draw == True:
            pt2 = (x,y)
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        draw = False
        pt2 = (x,y)
        cv2.line(img,pt1,pt2,(255,0,0),2)
        cv2.imshow('image',img)

img = cv2.imread('test.png')
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image',draw_line)

while True:
    cv2.imshow('image',img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

5. 视频捕获和处理

opencv也可以通过调用摄像头，进行视频捕获和处理。使用VideoCapture()可以调用摄像头，并使用其中一个参数设定摄像头编号，如0表示第一个摄像头。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame',frame)

    # 按q退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

总之，Python opencv教程非常丰富，这些例子只是冰山一角。如果想深入学习Python opencv，可以阅读opencv官方文档，或者参考一些优秀的Python opencv教程。

python opencv

Python OpenCV是一种用于计算机视觉和图形处理的开源库。它包含了比较丰富的图像和视频处理功能，能够处理基本的图像操作如裁剪、缩放、旋转和翻转等。同时也包括图像和视频的读取、显示及保存的功能。

Python OpenCV还提供了一些更高级的图像处理功能，如特征检测、图像分割和目标跟踪。使用OpenCV内置的机器学习算法，还可以进行图像分类、目标识别等复杂的图像处理任务。

Python OpenCV的优点是易于使用并能够在多种平台上运行，包括Windows、Linux和Mac等，还有较为完善的文档和教程支持。同时，它还具有开源的气质，可以不断地完善和优化。

总之，Python OpenCV是非常实用和有用的工具，无论是涉及到图像处理还是计算机视觉方面的工作都是必须掌握的技能之一。