Lerne X in Y Minuten

# Bild in OpenCV lesen
import cv2
img = cv2.imread('Katze.jpg')

# Bild darstellen
# Die imshow() Funktion wird verwendet um das Display darzustellen.
cv2.imshow('Image', img)
# Das erste Argument ist der Titel des Fensters und der zweite Parameter ist das Bild
# Wenn du den Fehler Object Type None bekommst, ist eventuell dein Bildpfad falsch.
# Bitte überprüfe dann den Pfad des Bildes erneut.
cv2.waitKey(0)
# waitKey() ist eine Tastaturbindungsfunktion, sie nimmt Argumente in
# Millisekunden an. Für GUI Ereignisse MUSST du die waitKey() Funktion verwenden.

# Ein Bild schreiben
cv2.imwrite('graueKatze.png', img)
# Das erste Argument ist der Dateiname und das zweite ist das Bild

# Konvertiert das Bild zu Graustufen
gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Videoaufnahme von der Webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 0 ist deine Kamera, wenn du mehrere Kameras hast musst du deren Id eingeben
while True:
    # Erfassen von Einzelbildern
    _, frame = cap.read()
    cv2.imshow('Frame', frame)
    # Wenn der Benutzer q drückt -> beenden
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
# Die Kamera muss wieder freigegeben werden
cap.release()

# Wiedergabe von Videos aus einer Datei
cap = cv2.VideoCapture('film.mp4')
while cap.isOpened():
    _, frame = cap.read()
    # Das Video in Graustufen abspielen
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('frame', gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()

# Zeichne eine Linie in OpenCV
# cv2.line(img, (x,y), (x1,y1), (color->r,g,b->0 to 255), thickness)
cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)

# Zeichne ein Rechteck
# cv2.rectangle(img, (x,y), (x1,y1), (color->r,g,b->0 to 255), thickness)
# thickness = -1 wird zum Füllen des Rechtecks verwendet
cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3)

# Zeichne ein Kreis
# cv2.circle(img, (xCenter,yCenter), radius, (color->r,g,b->0 to 255), thickness)
cv2.circle(img, (200, 90), 100, (0, 0, 255), -1)

# Zeichne eine Ellipse
cv2.ellipse(img, (256, 256), (100, 50), 0, 0, 180, 255, -1)

# Text auf Bildern hinzufügen
cv2.putText(img, "Hello World!!!", (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255)

# Bilder zusammenfügen
img1 = cv2.imread('Katze.png')
img2 = cv2.imread('openCV.jpg')
dst = cv2.addWeighted(img1, 0.5, img2, 0.5, 0)

# Schwellwertbild
# Binäre Schwellenwerte
_, thresImg = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# Anpassbare Schwellenwerte
adapThres = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

# Weichzeichnung von einem Bild
# Gaußscher Weichzeichner
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# Rangordnungsfilter
medianBlur = cv2.medianBlur(img, 5)

# Canny-Algorithmus
img = cv2.imread('Katze.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# Gesichtserkennung mit Haarkaskaden
# Lade die Haarkaskaden von https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/ herunter
import cv2
import numpy as np

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

img = cv2.imread('Mensch.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

aces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for x, y, w, h in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
    roi_gray = gray[y : y + h, x : x + w]
    roi_color = img[y : y + h, x : x + w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for ex, ey, ew, eh in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()
# destroyAllWindows() zerstört alle Fenster
# Wenn du ein bestimmtes Fenster zerstören möchtest, musst du den genauen Namen des
# von dir erstellten Fensters übergeben.