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 Arkument ist der Dateiname und das Zweite ist das Bild

# Konveriere 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 zusammenfüggen
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
# Gausßscher 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 Fenter zerstören möchtest musst du den genauen Namen des 
# von dir erstellten Fensters übergeben.