基本函数调用命令(python+opencv)

python执行函数的九种方法在Python中，可以使用九种不同的方法来执行函数。

下面将会逐一介绍这九种方法，并给出示例代码。

1.直接调用函数名：最常见的方法是直接使用函数名来调用函数。

这是执行函数的最基本的方式。

例如：```pythondef say_hello(:print("Hello, World!")say_hell```2. 使用括号调用函数：在Python中，函数调用可以通过在函数名后面加上一对括号来完成。

例如：```pythondef say_hello(:print("Hello, World!")say_hello```3.使用参数调用函数：函数可以接受参数，我们可以使用参数来调用函数。

例如：```pythondef greet(name):print("Hello, " + name + "!")greet("Alice")```4.使用默认参数调用函数：函数可以使用默认参数，如果没有传递参数，函数将使用默认值。

例如：```pythondef greet(name="World"):print("Hello, " + name + "!")greet( # 输出 "Hello, World!"greet("Alice") # 输出 "Hello, Alice!"```5.使用关键字参数调用函数：函数参数可以使用关键字的方式进行赋值，这样可以指定特定的参数而不用考虑参数的顺序。

例如：```pythondef greet(name="World", greeting="Hello"):print(greeting + ", " + name + "!")greet( # 输出 "Hello, World!"greet(greeting="Hi") # 输出 "Hi, World!"greet("Alice", greeting="Hi") # 输出 "Hi, Alice!"```6.以列表或元组的形式传递参数：如果函数需要接受多个参数，并且这些参数以列表或元组的形式传递，我们可以使用"*"操作符来解压参数。

Python中的OpenCV是一个强大的计算机视觉库，而imshow函数则是OpenCV中用于显示图像的重要函数之一。

本文将从imshow函数的基本用法、参数说明、常见问题及解决方法等方面进行详细介绍，希望能够帮助读者更好地理解和使用这一函数。

1. imshow函数的基本用法在使用imshow函数之前，首先需要导入OpenCV库，并加载需要显示的图像。

加载图像的代码通常为：```pythonimport cv2image = cv2.imread('image.jpg')```加载完成图像后，就可以使用imshow函数显示图像了。

imshow函数的基本用法如下：```pythoncv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```其中，'image'是窗口的名称，可以自定义。

image是需要显示的图像。

cv2.waitKey(0)是一个键盘绑定函数，参数为0表示无限等待用户的键盘输入。

cv2.destroyAllWindows()可以用来关闭所有的窗口。

通过以上代码，就可以在屏幕上显示加载的图像了。

2. imshow函数的参数说明imshow函数有两个参数，第一个参数是窗口的名称，第二个参数是需要显示的图像。

在使用imshow函数时，还可以使用一些附加参数进行进一步的设置，如调整窗口的大小、窗口的位置等。

具体的参数说明可以参考OpenCV官方文档。

3. 常见问题及解决方法在使用imshow函数时，可能会遇到一些常见的问题，下面罗列了一些常见问题及对应的解决方法：1) 图像无法显示：这个问题通常是由于图像路径错误或图像加载失败所致。

可以通过检查图像路径是否正确、确认图像是否加载成功来解决。

2) 窗口无响应：有时候在显示图像的窗口中会出现无响应的情况，这可能是因为程序在等待键盘输入而导致的。

python调用函数的方法Python调用函数的方法有很多种，下面将介绍一些常用的方法。

1.通过函数名直接调用：这是最基本的调用函数的方式，直接通过函数名加上括号的方式调用函数。

例如：```pythondef hello(:print("Hello, World!")hello( # 调用hello函数```2.将函数赋值给一个变量：在Python中，函数也可以被赋值给变量，就像赋值给一个普通的变量一样。

通过将函数赋值给一个变量，再通过变量名加上括号的方式调用函数。

例如：```pythondef hello(:print("Hello, World!")greet = hello # 将hello函数赋值给greet变量greet( # 调用greet变量对应的函数```3.作为参数传递给其他函数：Python中函数可以作为参数传递给其他函数。

例如：```pythondef add(x, y):return x + ydef execute(func, x, y):result = func(x, y)print(result)execute(add, 2, 3) # 将add函数作为参数传递给execute函数，并传入其他参数```4.使用lambda函数：lambda函数是一种匿名函数，可以在需要的地方定义和调用函数，非常简洁。

例如：```pythonadd = lambda x, y: x + yprint(add(2, 3)) # 调用lambda函数```5.通过模块导入函数：在Python中，可以将函数定义放在一个模块中，然后通过导入模块的方式调用函数。

例如，假设有一个名为`my_module.py`的模块，其中定义了一个名为`hello`的函数，可以通过以下方式导入并调用该函数：```pythonimport my_modulemy_module.hello( # 调用导入的模块中的hello函数```6.使用`from ... import`导入函数：除了导入整个模块，也可以只导入模块中的特定函数。

Python函数调用规则1. 概述函数是Python编程中非常重要的概念，它们可以将一段代码封装起来，通过调用函数来执行代码，提高代码的可读性和重用性。

本文将详细介绍Python函数的调用规则，包括函数的定义、函数的调用方式、函数参数的传递等。

2. 函数的定义在Python中，使用关键字def来定义函数，语法如下：def function_name(parameters):"""函数的文档字符串"""# 函数体return result•function_name是函数的名称，遵循标识符的命名规则；•parameters是函数的参数列表，多个参数之间用逗号分隔；•"""函数的文档字符串"""用于描述函数的功能和使用方法，可选；•函数体是一段被缩进的代码块，用于定义函数的实现逻辑；•return语句用于返回函数的结果，可选。

3. 函数的调用方式在Python中，可以通过以下几种方式来调用函数：（1）直接调用函数定义完成后，可以直接通过函数名加括号的方式来调用函数，参数传递在括号中进行，如：result = function_name(arg1, arg2, ...)调用时，需要将对应的参数传递给函数，可以有多个参数，用逗号隔开。

（2）赋值调用可以将函数赋值给一个变量，然后通过该变量调用函数，如：func = function_nameresult = func(arg1, arg2, ...)此时，func可以作为一个函数对象来进行调用。

（3）作为参数传递Python中的函数是一等对象（first-class object），可以作为参数传递给其他函数，如：def func1():print("Hello")def func2(func):func()func2(func1) # 输出：Hello在上述示例中，func2函数接收一个函数参数func，然后调用该函数。

python中opencv的用法
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别等领域。

在 Python 中使用 OpenCV，可以通过以下步骤进行：
1. 安装 OpenCV：首先需要在系统中安装 OpenCV。

可以使用 pip 命令进行安装，例如：
```
pip install opencv-python
```
2. 导入 OpenCV 模块：在 Python 代码中，可以使用以下语句导入 OpenCV 模块：
```python
import cv2
```
3. 加载图像：OpenCV 提供了多种加载图像的方法，其中最常用的是使用 cv2.imread()函数。

该函数接受一个字符串参数，表示图像的路径，并返回一个代表图像的矩阵。

```python
image = cv2.imread('image.jpg')
```
4. 操作图像：OpenCV 提供了丰富的图像操作函数，例如：
- 改变图像大小：使用 cv2.resize()函数。

- 翻转图像：使用 cv2.flip()函数。

- 旋转图像：使用 cv2.rotate()函数。

- 提取图像特征：使用 cv2.Canny()函数。

5. 保存图像：使用 cv2.imwrite()函数可以将图像保存到文件中。

以上是 OpenCV 在 Python 中的基本用法，你可以根据实际需求进一步学习和使用OpenCV 中的其他函数。

opencv库常⽤函数常⽤opencv函数：1、cv2.line()：画线——参数依次为：图⽚路径，起点和终点坐标值，颜⾊（rgb），线条宽度（像素）2、dst = cvtColor(src,code,dst=None,dstCn=None)：颜⾊空间转换函数——参数依次为(原图像，color转化代码，输出图像，输出通道), 返回转换后的图像3、ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)：固定阈值⼆值化——src：输⼊图，只能输⼊单通道图像，通常来说为灰度图dst：输出图thresh：阈值maxval：当像素值超过了阈值（或者⼩于阈值，根据type来决定），所赋予的值type：⼆值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV4、cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset ]]]) ：查找检测物体的轮廓opencv2返回两个值：contours：hierarchy。

注:opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy参数：第⼀个参数是寻找轮廓的图像；第⼆个参数表⽰轮廓的检索模式，有四种（本⽂介绍的都是新的cv2接⼝）：cv2.RETR_EXTERNAL 表⽰只检测外轮廓cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建⽴等级关系cv2.RETR_CCOMP 建⽴两个等级的轮廓，上⾯的⼀层为外边界，⾥⾯的⼀层为内孔的边界信息。

如果内孔内还有⼀个连通物体，这个物体的边界也在顶层。

cv2.RETR_TREE 建⽴⼀个等级树结构的轮廓。

第三个参数method为轮廓的近似办法cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩⽔平⽅向，垂直⽅向，对⾓线⽅向的元素，只保留该⽅向的终点坐标，例如⼀个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使⽤teh-Chinl chain 近似算法返回值cv2.findContours()函数返回两个值，⼀个是轮廓本⾝，还有⼀个是每条轮廓对应的属性。

python如何使⽤摄像头（opencv）1如何使⽤opencv 调取摄像头import cv2#采⽤opencv的库函数去调⽤摄像头import timecap=cv2.VideoCapture(0)#cv2.VideoCapture(0)代表调取摄像头资源，其中0代表电脑摄像头，1代表外接摄像头(usb摄像头)cap.set(3,900)cap.set(4,900)# cap.set（）设置摄像头参数：3:宽 4:⾼while(cap.isOpened()):#cap.isOpened()返回布尔值，来查看是否摄像头初始化成功ret_flag, Vshow = cap.read()#cap.read()返回两个值，第⼀个值为布尔值，如果视频正确，那么就返回true, 第⼆个值代表图像三维像素矩阵cv2.imshow('Capture', Vshow)k=cv2.waitKey(1)#重中之重，这个必须有，这个获取字母，但是⼀直不能通过,即等待⼀定时间内的⽤户反馈，如果⽤户没有按下按键，则继续等待循环。

Waitkey(0):⽆限等待按键Waitkey(1):等待1毫秒，没有继续刷新Waitkey(100):等待⽤户100毫秒，没有继续刷新且实现这个按下q的功能，必须是在opencv窗⼝中才能实现，⽽不是在terminal中if k==ord('s'):print('222222')print(cap.get(3))print(cap.get(4))elif k==ord('q'):print('完成')breakprint('摄像头捕获成功')# pass# time.sleep(1)cap.release()cv2.destoryAllWindows()代码：import cv2import timecap=cv2.VideoCapture(0) cap.set(3,900)cap.set(4,900)while(cap.isOpened()):ret_flag, Vshow = cap.read() cv2.imshow('Capture', Vshow) k=cv2.waitKey(1)if k==ord('s'):print('222222')print(cap.get(3))print(cap.get(4))elif k==ord('q'):print('完成')break#print('摄像头捕获成功')# pass# time.sleep(1)cap.release()cv2.destoryAllWindows()OpenCV-Python（1）在Python中使⽤OpenCV进⾏⼈脸检测OpenCV是如今最流⾏的计算机视觉库，⽽我们今天就是要学习如何安装使⽤OpenCV，以及如何去访问我们的摄像头。

调用开运算和闭运算的函数开运算（Opening）和闭运算（Closing）是形态学图像处理中的两个基本操作。

在图像处理中，它们常用于去噪、平滑图像、填充空洞等应用。

开运算是先进行腐蚀（Erosion）操作，再进行膨胀（Dilation）操作。

它能够消除小的对象、填充小的空洞，并且能够保持对象的形状。

闭运算是先进行膨胀（Dilation）操作，再进行腐蚀（Erosion）操作。

它能够填充小的空洞、平滑对象的边界，并且能够保持对象的形状。

下面是Python中使用OpenCV库进行开运算和闭运算的函数调用示例：pythonCopy codeimport cv2import numpy as npdef opening(image, kernel_size):# 创建结构元素（卷积核）kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)# 进行开运算opened = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)return openeddef closing(image, kernel_size):# 创建结构元素（卷积核）kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)# 进行闭运算closed = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)return closed# 载入图像image = cv2.imread(’image.jpg’, 0) # 以灰度图像方式读取# 设置卷积核大小（结构元素大小）kernel_size = (5, 5)# 调用开运算函数opened_image = opening(image, kernel_size)# 调用闭运算函数closed_image = closing(image, kernel_size)# 显示结果cv2.imshow(’Original Image’, image)cv2.imshow(’Opened Image’, opened_image)cv2.imshow(’Closed Image’, closed_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在上述示例中，opening()函数接受一个图像和一个卷积核大小作为输入，并返回进行开运算后的图像。

python函数的基本用法一、Python函数的定义在Python中，函数是一段可重用的代码块，用于执行特定任务。

定义一个函数需要使用关键字“def”，后面紧跟着函数名和括号。

如果函数需要参数，则在括号内指定参数名。

如果不需要参数，则可以省略括号。

例如，下面是一个简单的Python函数定义：```def hello():print("Hello, World!")```二、Python函数的调用定义好一个函数之后，可以通过调用该函数来执行其中的代码。

调用一个函数只需要使用其名称，并在名称后面加上括号。

例如，我们可以通过以下方式来调用上面定义的hello()函数：```hello()```三、Python函数的参数在Python中，可以向函数传递参数以便于执行特定任务。

在定义一个函数时，可以指定该函数所需的参数数量和类型。

例如，下面是一个带有两个参数的简单Python函数：```def add_numbers(x, y):result = x + yreturn result```在这个例子中，add_numbers()函数接受两个参数x和y，并返回它们之和。

四、Python默认参数有时候，在定义一个Python函数时，可能会希望某些参数具有默认值。

这样，在调用该函数时，如果不提供这些默认值，则将使用预设值。

例如，下面是一个带有默认值参数的简单Python函数：```def multiply_numbers(x, y=2):result = x * yreturn result```在这个例子中，multiply_numbers()函数接受两个参数x和y，并将它们相乘。

如果没有提供y的值，则默认为2。

五、Python可变参数有时候，在定义一个Python函数时，可能不知道需要传递多少参数。

在这种情况下，可以使用可变参数。

例如，下面是一个带有可变参数的简单Python函数：```def sum_numbers(*numbers):result = 0for number in numbers:result += numberreturn result```在这个例子中，sum_numbers()函数接受任意数量的数字作为参数，并返回它们的总和。

OpenCV教程2（python）OpenCV教程2（python）上节我们简单的介绍了⼀下OpenCV操作图⽚，这节我们讲⼀下视频的有关操作。

视频和图⽚从某种程度上来讲其实是同⼀种东西，基本上所有的视频都是由⼀帧⼀帧图⽚组成的，操作视频其实就是对每⼀帧的图⽚进⾏操作。

OpenCV基础操作-视频1.获取视频和播放视频还是先上代码，再去解释代码，这样便于学习。

import numpy as npimport cv2#读取摄像头，若想读取视频，参数0换成视频的路径+⽂件名cap = cv2.VideoCapture(0)while(True):ret, frame = cap.read()cv2.imshow('frame',frame)if cv2.waitKey(1)== ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()对照前⾯操作图像的代码，是不是发现很像。

cv2.VideoCapture()创建了⼀个VideoCapture对象，⽤来捕获视频。

它的参数可以是设备的索引号，或是⼀个视频⽂件。

设备的索引号是指定要⽤的摄像头，⼀般内置的摄像头的索引号为0，可以换成1或其他的数字调⽤其他的摄像头。

因为视频是⼀帧⼀帧获取的，所以接下来是个⼀个while True循环，循环读取每⼀帧。

ret, frame = cap.read()读取每⼀帧，其中ret表⽰⼀个True/False的布尔值，⽤来表⽰是否读取成功。

frame表⽰读取到的np.array类型的每⼀帧，就是图⽚。

cv2.imshow('frame',frame)将每⼀帧显⽰在⼀个叫frame的窗⼝上。

这⾥解释⼀下，为什么这样显⽰在窗⼝上会产⽣视频的效果。

前⾯操作图⽚的时候，我们提到过，显⽰多幅图像的时候，若cv2.imshow()指定相同的窗⼝名，这样后⾯显⽰的图⽚会覆盖前⾯的图⽚，⽽产⽣⼀个窗⼝。