在做深度學習的時候，難免會用到攝像頭采集圖像。在這個就會用到python調用攝像頭+opencv圖像處理。視頻圖像的處理和單幅圖片處理是一樣的，視頻就是很多單幅圖像連續播放。每秒播放(采集)的圖片數量叫幀率。

            
              import cv2
#########圖像讀取部分
cap=cv2.VideoCapture('2.wmv') #調用目錄下的視頻
#cap=cv2.VideoCapture(0)  #調用攝像頭‘0’一般是打開電腦自帶攝像頭，‘1’是打開外部攝像頭（只有一個攝像頭的情況）
width=1280
height=960
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,width)#設置圖像寬度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,height)#設置圖像高度
#顯示圖像
while True: 
    ret,frame=cap.read()#讀取圖像(frame就是讀取的視頻幀，對frame處理就是對整個視頻的處理)
    print(ret)#
    #######例如將圖像灰度化處理，
    img=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#轉灰度圖
    cv2.imshow("img",img)
    ########圖像不處理的情況
    cv2.imshow("frame",frame)    

    input=cv2.waitKey(20)
    if input==ord('q'):#如過輸入的是q就break，結束圖像顯示，鼠標點擊視頻畫面輸入字符
        break
    
cap.release()#釋放攝像頭
cv2.destroyAllWindows()#銷毀窗口
   

 
###########圖像處理部分
img=cv2.imread("1.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)#讀入圖片，后面的參數是怎么讀取圖片一般有灰度，全彩等
#img=cv.imread('E:\pytest\1.png')  #或者直接讀取該路徑下的圖片
#cv2.imshow("src",img[:,:,0])

px=img[0,0,2]#img 第一個參數，第二個參數是像素坐標；第三個坐標是rgb三通道。取值（0，1，2）
print(px)
img[100,100]=(0,0,0)#更改指定坐標的像素

#con=img[0:200,0:200]#扣矩形區域的圖
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#轉灰度圖
blur=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)#高斯濾波
ret3,th3=cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)#二值化
#cv2.imshow("gaussianblur",th3)
#cv2.imshow("sec",img)
#cv2.imwrite("1-1.jpg",255-img)

cv2.waitKey(0) 

            
          

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