python opencv 基本讀取、轉換、顯示、儲存等

-

檔案位置關系

filename = 'yourfilename.jpg'         #與程式碼相同位置的檔案
filename = './file/yourfilename.jpg'  #程式碼資料夾裡的資料夾中的檔案
filename = '../yourfilename.jpg'      #程式碼上一層資料夾的檔案

讀取image 及 顯示

import cv2
filename = 'yourfilename.jpg'     #與程式碼相同位置的檔案
image = cv2.imread(filename)      #讀取照片
cv2.imshow("window title", image)  #顯示照片

儲存照片

import cv2
filename = 'yourfilename.jpg'      #與程式碼相同位置的檔案
image = cv2.imread(filename)       #讀取照片
cv2.imwrite("filename.jpg", image)  #儲存照片，試過的檔案格式 .jpg .png

照片尺寸大小取得

image = cv2.imread(filename)    #讀取照片
hight = image.shape[1]
width = image.shape[0]

色彩空間轉換

這邊要注意rgb色彩空間在opencv裡排列方式是bgr 
image = cv2.imread(filename)
yuv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2YUV)   #RGB to YUV
hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2HSV)   #RGB to HSV
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #RGB to gray
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_GRAY2BGR) #gray to rgb

照片三層色分離

import cv2
filename = 'yourfilename.jpg'     #與程式碼相同位置的檔案
image = cv2.imread(filename)      #讀取照片
yuv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2YUV)
imY, imU, imV = cv2.split(yuv)
cv2.imshow("image Y", imY)
cv2.imshow("image U", imU)
cv2.imshow("image V", imV)

建立水平顯示三張單色圖

import cv2
filename = 'yourfilename.jpg'     #與程式碼相同位置的檔案
image = cv2.imread(filename)      #讀取照片
yuv = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2YUV)
imY, imU, imV = cv2.split(yuv)

three_img = np.zeros((yuv.shape[1],yuv.shape[0]*3), np.uint8)   ### 建立畫布
### 將gray圖水平方向拼接
three_img[:,0:width] = imY[:]
three_img[:,width:width*2] = imU[:]
three_img[:,width*2:width*3] = imV[:]
cv2.imshow('three_gray', three_img)

讀影片或webcam

import cv2
class Camera(object):
  def __init__(self, camera = 0):
    ## camera初始設定
    self.cam = cv2.VideoCapture(camera)
    self.ret = True

    if not self.cam:
      raise Exception("Camera not accessible.")

  def get_frame(self):
    ## 取得一張frame
    frame = None
    self.ret, frame = self.cam.read()
    return frame

  def get_fps(self):
    ## 取得fps
    fps = self.cam.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    return fps if fps != -1 else 30.0

  def get_size(self):
    ## 取得frame 的寬高
    w = int(self.cam.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    h = int(self.cam.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    return (w,h)
  
  def release_camera(self):
    ## 結束camera
    self.cam.release()
    print("release_camera")
    return True

def main():
  filename = 'yourvideoname.avi'  ## 目前試過可讀mp4 avi
  cam = Camera(filename)          ## 預設0是webcam 輸入filename就讀影片檔
  
  while cam.ret:
    frame = cam.get_frame()     ## 讀一張frame
    if not cam.ret:             ## 檢查 video,camera有沒有讀完或斷線
      break

    cv2.imshow("frame", frame)  ## 顯示
    key = cv2.waitKey(10)       ## 等待??ms ,當值小於等於0 會無限等待,直到按下任意鍵
    if (key == 27) | (key == 113): #keyboard:'q' = 113, Esc = 27
      # Exit
      break
  print("close_window")
  cam.release_camera()         ## 結束camera
  cv2.destroyAllWindows()      ## 關閉所有window

if __name__=="__main__":
  main()


留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

C# 模擬鍵盤滑鼠控制電腦

-
滑鼠模擬 指定一個螢幕像素的座標位置 int x = 1255; int y = 161; Cursor.Position = new Point(x, y); ClassMouse.LeftClick(); //按下滑鼠左鍵 鍵盤模擬 官方文件 的範例是用小算盤程式，計算111*11= public class demo { [DllImport("USER32.DLL", CharSet = CharSet.Unicode)] public static extern IntPtr FindWindow(string lpClassName, string lpWindowName); // Activate an application window. [DllImport("USER32.DLL")] public static extern bool SetForegroundWindow(IntPtr hWnd); // Send a series of key presses to the Calculator application. public static void Calculator() { // Get a handle to the Calculator application. The window class // and window name were obtained using the Spy++ tool. IntPtr calculatorHandle = FindWindow("ApplicationFrameWindow", "小算盤"); // Verify that Calculator is a running process. if (calculatorHandle == IntPtr.Zero) { MessageBox.Show("Calculator is not running.&q
閱讀完整內容

android 定時通知(永久長期的) 本篇只講AlarmManager使用

-
本篇使用AlarmManager達到準時執行某程式，跟鬧鐘的方式一樣，我之前用過IntentService、Service、Handler，都不能長期使用。 Servicer簡單缺點整理： IntentService：只要關閉activity背景保存視窗，IntentService背景所執行的程式就被強迫結束，好像可以重開(我沒試過)。 Service、Handler：雖然關閉activity會繼續執行，但他是重新在開啟一次service，這到還好，但當手機螢幕關閉處於待機狀態時，service會停止運作暫停在那邊，等你喚醒再繼續執行，所以用這個加timer做定時通知會整個亂掉，timer會停下來不數了。 AlarmManager主要架構是 跟系統註冊鬧鐘甚麼時間點 → 時間到系統會發送一個鬧鈴 → 你的activity接收那個鬧鈴後執行你的程式 當你註冊好幾個鬧鐘已經晚於現在時間，他會馬上通通都執行完 先建立接收鬧鈴的程式 在Manifest.xml 中加入接收系統鬧鈴 <application> <activity android:name=".MainActivity"> </activity> <!-- 當鬧鈴時間到達時要執行的程式 --> <receiver android:name=".AlarmReceiver"> <intent-filter> <action android:name="activity_app" /> </intent-filter> </receiver> </application> 建立一個class檔，執行接收到鬧鈴後的程式 public class AlarmReceiver extends BroadcastReceiver { @Override public void onReceive(Context context, Intent intent) {
閱讀完整內容

python nn 聲音辨識 -1 傅立葉轉換

-
辨識環境聲音判斷出這是甚麼聲音 主要想法是用頻域赫茲分布做判斷 首先先錄三種聲音的聲音檔，我每一種聲音重複錄製九個sample，所以有27個wav檔 讀取wav檔案，作正規劃處理，在做傅立葉轉換 一開始由於自己做的fft_domyself() function跟其他聲音處理軟體做出來的不一樣，數值非常小，之後找到有內建的spectrogram() function，使用也是數值很小，最後才想到要20log()，但由於內建的覺得不適合自由調整，所以還是修改自己的function。 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.fftpack import fft from scipy.io import wavfile # get the api import numpy as np from scipy import signal import math import pyaudio import wave import time #buf=[] #讀入單一檔案測試 def init(): fs, data = wavfile.read('0106.wav') # load the data b=[(ele/2**16.) for ele in data] # this is 16-bit track, b is now normalized on [-1,1) c = fft(b) # calculate fourier transform (complex numbers list) d = len(c)/2 # you only need half of the fft list (real signal symmetry) plt.subplot(211) plt.plot(b,'b') plt.title('time line') plt.subplot(212) plt.plot(abs(c[:(d-1)]),'r') plt.title('fft') plt.show() return fs, b #取樣率 dat
閱讀完整內容

python pyautogui 簡介

-
pyautogui 是 python的一個模組，他能控制鍵盤和滑鼠的操作，能利用它做自動化操作，像是用在軟體測試、重複性動作等。 pyautogui 暫停幾秒鐘 >>>pyautogui.PAUSE = 1.5 fail-safe (預設false) 當滑鼠一道螢幕左上角時，觸發 pyautogui 的failsafeexception 異常 >>>pyautogui.FAILSAFE = True 螢幕上的座標軸 (0,0) →→→→(1920,0)    ↓    ↓    ↓    ↓ (0,1080) 取得螢幕解析度 >>>import pyautogui >>>pyautogui.size() (1920, 1080) >>>width, height = pyautogui.size() 滑鼠部分 moveTo(width, height, duration) example移動到(300, 400)位置 pyautogui.moveTo(300, 400)                 #立即到 pyautogui.moveTo(300, 400, duration = 1.5) #花1.5秒移到 moeRel(width, height, duration) 移到相對座標，以當前滑鼠座標為基準點 pyautogui.moveRel(0, 100, duration=0.25) pyautogui.moveRel(-100, 0, duration=0.25) position() 獲得滑鼠當前的座標位置 >>>pyautogui.position() (300, 400) click(width, height, button) 滑鼠點擊 button = 'left', 'middle', 'right'。 pyautogui.click()                                #在當前位置點擊(預設左鍵) pyautogui.click(width, height)    
閱讀完整內容