Python OpenCV函数详解：图像读取、显示与操作

本文档详细介绍了OpenCV库在Python中的主要功能和函数使用，特别是针对图像处理和视频捕捉。以下是部分关键知识点： 1. **图像读取**: - `cv2.imread()` 是OpenCV的核心函数，用于加载图像。它接受两个参数：图像路径和可选的读取模式。`cv2.IMREAD_COLOR`（默认）读取彩色图像，忽略透明度；`cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 以灰度模式读取；`cv2.IMREAD_UNCHANGED` 保留所有通道，包括alpha通道。 2. **图像显示**: - `cv2.imshow()` 用于创建和显示图像窗口，它接受窗口名称和图像数据作为参数。用户可以通过键盘输入交互，`cv2.waitKey()` 等待用户按键，如果按下任意键则返回ASCII码，0表示无限制等待。 - `cv2.destroyAllWindows()` 或 `cv2.destroyAllWindows()` 用于关闭所有打开的窗口，可以传递窗口名称作为参数以只关闭特定窗口。 - `cv2.namedWindow()` 设置窗口属性，如是否允许调整大小，可通过传入`cv2.WINDOW_NORMAL`参数以实现。 3. **图像保存**: - `cv2.imwrite()` 用于保存图像，提供文件名和待保存的图像变量作为输入。 4. **视频捕获与操作**: - `cv2.VideoCapture()` 用于从摄像头或视频文件获取视频流，接受设备索引号或文件路径作为参数。例如，`cap = cv2.VideoCapture(0)` 捕获内置摄像头。 - `cap.release()` 结束视频捕获过程。 - `cap.read()` 返回当前帧，如果成功则返回True，可用于检查视频结束。 - `cap.isOpened()` 检查设备是否已成功初始化，返回True表示成功，可能需要调用`cap.open()` 初始化。 - `cap.get(propId)` 提供访问视频流属性的方法，`propId` 是预定义的常量，例如`cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH` 和 `cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT` 可分别获取帧宽度和高度。 这些函数提供了基本的图像处理和视频分析工具，对于进行计算机视觉应用如物体检测、人脸识别等至关重要。熟练掌握这些函数能帮助开发者高效地处理图像数据和实时视频流。在实际使用时，结合具体的业务需求，灵活运用这些函数进行图像变换、滤波、特征提取和结果展示等操作。