完整攻略
本攻略介绍了如何使用Python和OpenCV实现图像处理，包括打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头等操作。
- 打印图片属性
我们可以使用OpenCV中的cv2.imread函数加载图片，并使用cv2.imshow函数在窗口中显示图片。图片属性包含了图片的高度、宽度、通道等信息，可以通过img.shape获得。示例代码如下：
# 导入相关库
import cv2
# 加载图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 打印图片属性
print("图片高度为：%d" % img.shape[0])
print("图片宽度为：%d" % img.shape[1])
print("图片通道数为：%d" % img.shape[2])
# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
- 设置存储路径
存储路径是指用户用于存储图像的文件夹路径。在OpenCV中，我们可以使用cv2.imwrite函数将图像保存至指定的存储路径。下面是一个示例代码，演示如何将加载的图片img保存至存储路径D:\pictures：
# 导入相关库
import cv2
# 加载图片
img = cv2.imread('example.jpg')
# 设置存储路径
path = "D:\pictures\image.jpg"
# 将图像保存至指定路径
cv2.imwrite(path, img)
# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
- 调用摄像头
OpenCV同样支持调用计算机摄像头进行实时图像处理。我们可以使用cv2.VideoCapture函数调用摄像头，在while循环中实时显示摄像头读取的图像，并使用cv2.imshow函数展现图像。下面是一个示例代码，展示如何调用计算机摄像头并进行实时显示：
# 导入相关库
import cv2
# 调用摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 循环显示摄像头读取的图像
while True:
# 读取摄像头
ret, img = cap.read()
# 显示摄像头读取的图像
cv2.imshow('image', img)
# 按下‘q’键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):
break
# 释放摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
总结
以上就是关于Python+OpenCV图像处理的打印图片属性、设置存储路径、调用摄像头的完整攻略。希望本篇攻略对读者有所帮助。
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