Ubuntu上opencv教程2之用户界面

0.简介

这部分分为多个部分：
1.图片入门
2.视频入门
3.绘画功能
4.将鼠标作为画笔
5.跟踪条作为调色板

1.图片入门

1.1 读取图片

使用cv2.imread()函数来获取图片，图片需要在工作目录或者完整的目录中。

第二个变量是图片读取方式的标识。
1.cv2.IMREAD_COLOR
加载一个彩色的图片，任何的图片的透明度都会被忽视，默认选项。
2.cv2.IMREAD_GRAYSCALE
加载一个灰度图片
3.cv2.IMREAD_UNCHANGED
加载图片包含alpha通道（不知道）

可以直接用1,0,-1来分别表示。

样例：

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import numpy as np
import cv2

#load an color image in grayscale
img = cv2.imread('img.jpg',0)

1.2 显示图片

使用cv2.imshow()函数在一个窗口中显示图片，窗口自动适应图片的大小。

第一个参数是窗口的名字，是一个字符串。
第二个参数是图片。
你可以创造任意多的窗口，每个窗口有不同的名字。

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cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.waitKey()是一个键盘绑定功能。他的变量是时间，单位是毫秒。
这个函数等待特定的时间，来等待任意键盘事件。如果你按下按键，程序继续执行。

当变量是0,它一直等待按键按下，这也可以被设置为等待特定的按键。

cv2.destroyAllWindows()是关闭我们建立的所有窗口。如果你想关闭特定的窗口，可以使用函数cv2.destroyWindow()，变量为具体的窗口名称。

1.3 保存图片

cv2.imwrite()来保存图片
cv2.imwrite(‘img.png’,img)
将图片以PNG方式保存在工作路径下。

1.4 小结

将图片以灰度图的形式保存，然后展示，并且当输入s的时候保存，当输入ESC的时候，退出。

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import cv2

img_path = "./pc1.png"

img = cv2.imread(img_path,0)
cv2.imshow("pic",img)

k = cv2.waitKey(0)

if k == 27:
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s')
    cv2.imwrite('backup.png',img)

注意，当使用64位机器，你需要将
k = cv2.waitKey(0)
修改为
k = cv2.waitKey(0) & 0xFF

1.5 使用Matplotlib

Matplotlib是一个Python的绘制库，包含了大量的绘制函数，可以使用Matplotlib来显示图片，选择图片区域以及保存它。

更多的待定补充

2.视频入门

2.1 捕获视频和播放视频

捕获视频需要创造VideoCapture对象，变量可以是设备目录或者视频文件的名字，设备目录只是指定摄像头的数字，之后就会一帧一帧地获取视频，最后不要忘记释放捕获。

cap.read()返回一个bool值，如果帧被正确读取，返回1,所以可以通过检测返回值来检查是否视频结束。

有时候，cap也许没有初始化摄像头，会显示错误，可以通过cap.isOpened()来判断是否初始化完成，如果返回1,继续，否则，使用cap.open()函数。

你可以通过cap.get(propld)来获取视频的参数，使用cap.set(propld,value)来设置视频参数的值。
例如，可以通过cap.get(3)和cap.get(4)检查帧的宽度和长度，默认宽长度是640×480。
修改为320×240,需要

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ret = cap.set(3,320)
ret = cap.set(4,240)

如果你遇到错误，确保摄像头可以正常工作通过使用其他的摄像头程序，例如cheese。

样例程序：

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import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
/*
上面的是读取摄像头，如果读取视频文件那么就用下面的方法
cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi')
*/
while(True):
    ret,frame = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意里面cv2.waitKey()里面的参数，如果参数太小，视频播放就会非常快速，大的话就会播放速度很慢。25微秒是合适的。

确保安装了合适版本的ffmpeg或者gstreamer，有时候版本不对会导致错误。

2.2 保存视频

我们捕获一个视频，一帧一帧地播放视频然后保存视频。
保存图片只需要cv2.imwrite()，保存视频就稍微有些复杂。

当我们创建了一个VideoWriter对象，我们应该确定输出文件的名称，然后我们应该确定FourCC代码，这个是什么，待定。然后fps每秒的帧数和帧的大小应该确定，最后是isColor标志，来确定是彩色还是灰度。

FourCC是4字节的代码用来确定视频的解码器，我们可以使用下列的解码器In Fedora: DIVX, XVID, MJPG, X264, WMV1, WMV2. (XVID is more preferable. MJPG results in high size video. X264 gives very small size video)
In Windows: DIVX (More to be tested and added)
In OSX : (I don’t have access to OSX. Can some one fill this?)

上面的待定，自己看

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import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

2.3 绘制函数

常用变量：
img 绘画图形所在的图片
color 图片的形状 BGR 例如（255,0,0）
thickness 厚度，如果为-1,那么全部填充
lineType 线条的格式， 是否8联，抗混叠等。

2.3.1 画线

图片，起点，终点，颜色，厚度

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img = cv2.line(img,(0,0),(511,511),(250,0,0),5)

2.3.2 画矩形

图片，左上角，右下角，颜色，厚度

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img = cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)

2.3.3 画圆

图片，圆心，半径，颜色，厚度

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img = cv2.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)

2.3.4 画椭圆

图片，中心位置，xy轴长度，旋转角度逆时针方向，开始角度，结束角度从长轴顺时针方向，颜色，厚度

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img = cv2.ellipse(img,(256,256),(100,50),0,0,180,255,-1)

2.3.5 画多边形

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pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
pts = pts.reshape((-1,1,2))
img = cv2.polylines(img,[pts],True,(0,255,255))

2.3.6 文字

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font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv2.LINE_AA)

其中，变量有图片，字符串，位置，字格式，字大小，颜色，厚度，线风格等等

2.4 鼠标作为画笔

学习关于鼠标事件cv2.setMouseCallback()

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>>> import cv2
>>> events = [i for i in dir(cv2) if 'EVENT' in i]
>>> print(events)

cv2.EVENT_MOUSEMOVE 鼠标滑动
cv2.EVENT_LBUTTONDOWN 左键点击
cv2.EVENT_RBUTTONDOWN 右键点击
cv2.EVENT_MBUTTONDOWN 中间点击
cv2.EVENT_LBUTTONUP 左键释放
cv2.EVENT_RBUTTONUP  右键释放
cv2.EVENT_MBUTTONUP 中间释放
cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK 左键双击
cv2.EVENT_RBUTTONDBLCLK 右键双击
cv2.EVENT_MBUTTONDBLCLK 中间双击,
以及FLAG:
cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON 左键拖拽  
cv2.EVENT_FLAG_RBUTTON 右键拖拽

下面需要cv2.setMouseCallback函数，这个非常特别，里面的参数。
而且，可以先创造窗口，然后画图。

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import cv2
import numpy as np

# mouse callback function
def draw_circle(event,x,y,flags,param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDBLCLK:
        cv2.circle(img,(x,y),100,(255,0,0),-1)

# Create a black image, a window and bind the function to window
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image',draw_circle)

while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

2.5 轨迹栏作为调色板

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import cv2
import numpy as np

def nothing(x):
    pass

# Create a black image, a window
img = np.zeros((300,512,3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')

# create trackbars for color change
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)

# create switch for ON/OFF functionality
switch = '0 : OFF \n1 : ON'
cv2.createTrackbar(switch, 'image',0,1,nothing)

while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27:
        break

    # get current positions of four trackbars
    r = cv2.getTrackbarPos('R','image')
    g = cv2.getTrackbarPos('G','image')
    b = cv2.getTrackbarPos('B','image')
    s = cv2.getTrackbarPos(switch,'image')

    if s == 0:
        img[:] = 0
    else:
        img[:] = [b,g,r]

cv2.destroyAllWindows()