opencv读取图片、视频、摄像头

上一篇博客我们已经安装好了opencv，从这篇博客开始我们来记录我在学习opencv使用时的心得。
首先我们要明确视频是由一帧一帧的图片快速变换、连接而成的，于是对视频的处理要先从图像开始。
对于机器视觉的学习首先要将图片导入到我们的编程环境里来

import cv2
img = cv2.imread('图片的地址')#读取图片，括号中用字符串的形式来输入读取路径

这样一张我们指定的图片就被导入到我们的编程环境中来了，但是此时我们并不能在图形界面看到这幅名为‘img’的图片。
于是我们用下面这条语句使图片显示并且定格在图形界面。

cv2.imshow('togetheer',img)#显示图片，('图片的标题',图片文件的变量名)
cv2.waitKey(0)#设置显示图片的时间延时，0表示无限延时，数字以毫秒为单位，输入1000停留1秒

要注意的是imshow命令中图片标题必须要有，否则会报错，就是这么无情！！
此时我们看见了这张图片，接下来引入视频：

cap = cv2.VideoCapture('视频地址')#读取视频
while True:#每一帧读取图片，并利用循环播放
    success,img = cap.read()#读取贞
    cv2.imshow('video',img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):#按q键退出播放
        break

这里我们在读取视频文件之后通过while循环，在每1ms截取一张图片显示的形式来展示这个视频，也就是在文章开头提到的视频形成的原理。人眼的识别速率是最快每秒30帧也就是说，每帧停留时间在1/30秒以下在人的视觉内看见的都是一幅流畅的视频画面。
读取摄像头的原理与读取视频的原理相似，直接来代码：

cap = cv2.VideoCapture(0)#读取摄像头，如果只有一个，那么填0，使用默认填0，使用其他的填写摄像头id
cap.set(3,640)#宽度代号3
cap.set(4,480)#长度代号4
cap.set(10,1000)#亮度代号10
while True:#每一帧读取图片，并利用循环播放
    success,img = cap.read()#读取贞
    cv2.imshow('video',img)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):#按q键退出播放
        break

这里的VideoCapture命令是调取一个摄像头的数据，如果是想调用非默认的摄像头那么可以通过OBS来查看ID，这个教程在网上很多，在这里就不多说了。
set命令可以调节视频的尺寸大小、亮度、对比度、色调等等这些参数，感兴趣的可以谷歌一下，在这里就不展开介绍了。
总体来说，这都是对图片的处理，之后通过while函数实现视频流的形成。