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一.读取图片
我们来读取图片，当你用代码读取后，可能会发现。怎么跟上传的图片颜色有些许的不一样。因为OpenCV的颜色通道是BGR，而我们平常用的matplotlib是RGB颜色通道。多少有差异。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltgirl = cv2.imread("C:/Users/19159/Pictures/Camera Roll/11.png")
# matplotlib显示的图片与现实的图片不一样，因为opencv读进来的图片数据通道不是默认的RGB
# 而是BGR（蓝绿红灯）
plt.imshow(girl)给大家看一下，OpenCV读取后的图片是什么样子的，再对比原图片。以下第一个是读取后的。
咳咳，抛开图片不谈，其实OpenCV还是有些区别于matplotlib。
二.读取摄像头
这个部分还是挺好玩的，可以控制自己电脑的摄像头，实时显示自己帅气的脸庞。
import cv2# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)# 检查摄像头是否成功打开
if not cap.isOpened():print("无法打开摄像头")exit()cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)# 循环读取摄像头的每一帧
while True:# 读一帧数据ret, frame = cap.read()# 根据ret做判断if not ret:print("无法读取摄像头数据")break# 显示数据cv2.imshow('video', frame)# 设置较短的等待时间，以便视频帧可以快速更新key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 1毫秒等待时间if key == ord('q'):break# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()使用了 OpenCV 库（cv2模块），主要用于从摄像头捕获视频流，并在窗口中实时显示。下面是代码的逐行分析：
import cv2：导入 OpenCV 库，这是处理图像和视频的基本库。
cap = cv2.VideoCapture(0)：创建一个 VideoCapture 对象，0表示默认的摄像头设备。如果计算机有多个摄像头，可以通过更改数字来选择不同的摄像头。
if not cap.isOpened():：检查摄像头是否成功打开。如果未成功，将打印错误消息并退出程序。
cv2.namedWindow('video', cv2.WINDOW_NORMAL)：创建一个窗口，用于显示视频流。cv2.WINDOW_NORMAL表示窗口可以被调整大小。
cv2.resizeWindow('video', 640, 480)：设置窗口的大小为 640x480 像素。
while True:：开始一个无限循环，用于连续读取视频帧。
ret, frame = cap.read()：从摄像头读取一帧图像。ret是一个布尔值，如果读取成功则为True，frame是读取到的图像帧。
if not ret:：如果ret为False，表示无法读取摄像头数据，打印错误消息并退出循环。
cv2.imshow('video', frame)：将读取到的帧显示在之前创建的窗口中。
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF：等待键盘输入，1表示等待时间为 1 毫秒。& 0xFF是为了确保获取的按键值在正确的范围内。
if key == ord('q'):：如果按下 'q' 键，则退出循环，停止视频捕获。
break：退出循环。
cap.release()：释放 VideoCapture 对象，释放与摄像头相关的资源。
cv2.destroyAllWindows()：销毁所有由 OpenCV 创建的窗口。
创建窗口后，窗口会读取你的摄像头，并实时显示画面，我社恐，就用花露水的贴纸挡一下我。
好了，今天的分享就到这里，感谢大家的关注和点赞。
