#打印图片的属性、保存图片位置

import cv2 as cv

import numpy as np     #numpy是一个开源的Python科学计算库

def get_image_info(image):

    print(type(image))   #type() 函数如果只有第一个参数则返回对象的类型   在这里函数显示图片类型为 numpy类型的数组

    print(image.shape)

    #图像矩阵的shape属性表示图像的大小，shape会返回tuple元组，

    # 第一个元素表示矩阵行数，第二个元组表示矩阵列数，第三个元素是3，表示像素值由光的三原色组成

    print(image.size)  #返回图像的大小，size的具体值为shape三个元素的乘积

    print(image.dtype) #数组元素的类型通过dtype属性获得

    pixel_data=np.array(image)

    print(pixel_data) # 打印图片矩阵     N维数组对象即矩阵对象

src=cv.imread('E:\imageload\example.png')

cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)

cv.imshow('input_image', src)

get_image_info(src)

cv.imwrite("E:/example.png",src)       #图片存储路径

# gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY)   #使图片颜色变为灰度

# cv.imwrite("E:/example.png",gray)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

#电脑摄像头的调取和显示

import cv2 as cv

def video_demo():

    capture=cv.VideoCapture(0)

    #参数为视频设备的id ，如果只有一个摄像头可以填0，表示打开默认的摄像头     这里的参数也可以是视频文件名路径，只要把视频文件的具体路径写进去就好

    while True:  #只要没跳出循环，则会循环播放每一帧 ,waitKey(10)表示间隔10ms

        ret, frame = capture.read()

        #read函数读取视频(摄像头)的某帧,它能返回两个参数. 第一个参数是bool型的ret，其值为True或False，代表有没有读到图片. 第二个参数是frame，是当前截取一帧的图片

        frame=cv.flip(frame,1)

        #翻转  0:沿X轴翻转(垂直翻转)   大于0:沿Y轴翻转(水平翻转)   小于0:先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°

        cv.imshow("video",frame)

        pc=cv.waitKey(10)   #超过10ms, waitKey函数会返回-1，如果10ms内在键盘按了某个按键，则 waitKey函数会返回对应按键的ASCII码值，ASCII码值一定大于0

        if pc>0:

            break

        # if cv.waitKey(10) == ord('z'):  # 键盘输入z退出窗口，不按z点击关闭会一直关不掉 也可以设置成其他键。 ord()函数返回对应字符的ASCII数值

        #     break

video_demo()

cv.destroyAllWindows()