使用Python和OpenCV从图像/视频/实时摄像头流中测量任意一点的温度

# Python Image Library(PIL)库学习记录 # open()函数，该库根据文件的内容自动确定格式,除非确实需要，否则库不会解码或加载栅格数据。 # open()将读取文件头以确定文件格式并提取解码文件所需的模式、大小和其他属性等内容，但文件的其余部分直到稍后才会处理。 # 即open()打开图像文件是一项快速操作，它与文件大小和压缩类型无关。 # save()方法，保存文件时，名称很重要。除非指定格式，否则库将使用文件扩展名来发现要使用的文件存储格式 # show()的标准版本不是很有效，因为它将图像保存到临时文件并调用实用程序来显示图像，依赖于已经安装的其他图片查看工具 # convert()在不同像素表示之间转换图像，图片格式转换,B，G，R，L通道等转换 # split merge 通道分离及合并 # thumbnails创建缩略图 # crop paste 剪切粘贴合并图像 # transpose翻转图像 # roll翻转 图像滚动拼接 # 图像类包含resize()和rotate()，前者采用元组给出新大小，后者采用逆时针方向的角度（以度为单位）。 # transpose()翻转平移 # 创建MASK imout = im.point(lambda i: expression and 255) # ImageEnhance调整对比度，亮度，色彩平衡和清晰度( contrast, brightness, color balance and sharpness)。 # PIL包含对图像序列（也称为动画格式）的一些基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC、GIF 和一些实验格式。TIFF文件还可以包含多个帧。 # 当打开序列文件时，PIL会自动加载序列中的第一帧。可以使用seek和tell不同帧之间移动： # 读取动图并遍历每一帧展示，seek，tell或者ImageSequence.Iterator(im) # 图像文本图形等绘制 # draft()方法操作已打开但尚未加载的图像，使其尽可能接近给定的模式和大小。这是通过重新配置图像解码器来完成的 # draft()草稿模式下的阅读仅适用于 JPEG 和 MPO 文件 # draft()生成的图像可能与请求的模式和大小不完全匹配。若要确保图像不大于给定大小，请改用缩略图thumbnails方法。 import os import sys from pathlib import Path from urllib.request import urlopen from PIL import Image, TarIO from PIL import ImageEnhance # 图像增强：调整对比度，亮度，色彩平衡和清晰度(像素级操作) from PIL import ImageFilter # 图像过滤：高斯平滑，边缘 from PIL import ImageSequence # 图像读取保存展示，gif等读取，一帧一帧，帧跳转获取等； from PIL import PSDraw # 图像文本图形图像等绘制 # open()函数，该库根据文件的内容自动确定格式 # save()方法，保存文件时，名称很重要。除非指定格式，否则库将使用文件扩展名来发现要使用的文件存储格式 # 读取保存图片，获取图片属性 def readSave(): # 从文件加载图片 im = Image.open("ml.jpg") # 以上下文对象方式读取 # with Image.open("hopper.ppm") as im: # im.show() # 从打开的文件读取 # with open(’ml.jpg‘, "rb") as fp: # im = Image.open(fp) # 从二进制文件读取 # im = Image.open(io.BytesIO(buffer)) # 从url读取 url = "https://python-pillow.org/images/pillow-logo.png" img = Image.open(urlopen(url)) # 或者使用ContainerIO or TarIO从压缩文件/大文件读取 fp = TarIO.TarIO("Tests/images/hopper.tar", "hopper.jpg") im = Image.open(fp) # 像素类型和深度。常见的模式是灰度图像的“L”（亮度），真彩色图像的“RGB”和印前图像的“CMYK”。 print(im.format, im.size, im.mode) # JPEG (512, 512) RGB # show()的标准版本不是很有效，因为它将图像保存到临时文件并调用实用程序来显示图像，依赖于已经安装的其他图片查看工具 im.show() # 图片格式转换 def convert(infile): # for infile in sys.argv[1:]: f, e = os.path.splitext(infile) outfile = f + ".jpg" if infile != outfile: try: with Image.open(infile) as im: im.save(outfile) except OSError: print("cannot convert", infile) # 创建JPEG缩略图（thumbnails） def thumbnails(infile): size = (128, 128) # for infile in sys.argv[1:]: outfile = os.path.splitext(infile)[0] + ".thumbnail" if infile != outfile: try: # 请务必注意，除非确实需要，否则库不会解码或加载栅格数据。 # 打开文件时，将读取文件头以确定文件格式并提取解码文件所需的模式、大小和其他属性等内容，但文件的其余部分直到稍后才会处理。 # 即open()打开图像文件是一项快速操作，它与文件大小和压缩类型无关。 with Image.open(infile) as im: im.thumbnail(size) # im.thumbnail((200, 200), Image.ANTIALIAS) print("thumbnail =", im.mode, im.size) im.save(outfile, "JPEG") im.show() except OSError: print("cannot create thumbnail for", infile) # 下面是一个简单的脚本，用于快速识别一组图像文件： def identify(): print(sys.argv) print(sys.argv[1:]) for infile in sys.argv[1:]: try: with Image.open(infile) as im: print(infile, im.format, f"{im.size}x{im.mode}") except OSError: pass # 剪切、粘贴、合并图像 def crop(infile): im = Image.open(infile) # 该区域由 4 元组定义，其中坐标为（左、上、右、下）。Python 成像库使用左上角为 （0， 0） 的坐标系。 # 坐标是指像素之间的位置，因此上例中的区域正好为 300x300 像素 box = (100, 100, 400, 400) # 提取子矩形 region = im.crop(box) region.show() # 将区域旋转180°，再粘贴回去 region = region.transpose(Image.ROTATE_180) im.paste(region, box) im.show() def roll(im, delta): """横向滚动图像""" xsize, ysize = im.size print(xsize, ysize) delta = delta % xsize print(delta) if delta == 0: return im part1 = im.crop((0, 0, delta, ysize)) part2 = im.crop((delta, 0, xsize, ysize)) im.paste(part1, (xsize - delta, 0, xsize, ysize)) im.paste(part2, (0, 0, xsize - delta, ysize)) im.show() # 合并图像 def merge(im1, im2): w = im1.size[0] + im2.size[0] h = max(im1.size[1], im2.size[1]) # paste方法还可以将透明度掩码作为可选参数。值255表示粘贴的图像在该位置是不透明的（即，粘贴的图像应按原样使用）。 # 值 0 表示粘贴的图像是完全透明的。介于两者之间的值表示不同的透明度级别。 # 例如，粘贴 RGBA图像并将其用作蒙版将粘贴图像的不透明部分，但不粘贴其透明背景。 im = Image.new("RGBA", (w, h)) im.paste(im1) im.paste(im2, (im1.size[0], 0)) im.show() # 分离和合并通道 def mergeSplit(im): # 单通道图像的话，split方法只返回自身 r, g, b = im.split() r.show() g.show() b.show() # Image是rgb格式 # im = Image.merge("BGR", (b, g, r)) # im.show() im = Image.merge("RGB", (r, g, b)) im.show() # 几何变换 # 图像类包含resize()和rotate()的方法。前者采用元组给出新大小，后者采用逆时针方向的角度（以度为单位）。 # transpose()翻转平移 # convert()在不同像素表示之间转换图像。 def geometricalTransform(im): out = im.resize((128, 128)) out.show() # out = im.rotate(45) # degrees counter-clockwise # out.show() # out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)