在深度學習過程中想做手勢識別相關應用，需要大量采集手勢圖片進行訓練，作為一個懶人當然希望飛快的連續采集圖片并且采集到的圖片就已經被處理成統一格式的啦。。于是使用python+openCV調用攝像頭，在采集圖片的同時順便處理成想要的格式。
詳細代碼如下：
import cv2
import os
print("=============================================")
print("= 熱鍵(請在攝像頭的窗口使用)： =")
print("= z: 更改存儲目錄 =")
print("= x: 拍攝圖片 =")
print("= q: 退出 =")
print("=============================================")
print()
class_name = input("請輸入存儲目錄：")
while os.path.exists(class_name):
class_name = input("目錄已存在！請輸入存儲目錄：")
os.mkdir(class_name)
index = 1
cap = cv2.VideoCapture(0)
width = 640
height = 480
w = 360
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)
crop_w_start = (width-w)//2
crop_h_start = (height-w)//2
print(width, height)
while True:
# get a frame
ret, frame = cap.read()
# show a frame
frame = frame[crop_h_start:crop_h_start+w, crop_w_start:crop_w_start+w]
frame = cv2.flip(frame,1,dst=None)
cv2.imshow("capture", frame)
input = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if input == ord('z'):
class_name = input("請輸入存儲目錄：")
while os.path.exists(class_name):
class_name = input("目錄已存在！請輸入存儲目錄：")
os.mkdir(class_name)
elif input == ord('x'):
cv2.imwrite("%s/%d.jpeg" % (class_name, index),
cv2.resize(frame, (224, 224), interpolation=cv2.INTER_AREA))
print("%s: %d 張圖片" % (class_name, index))
index += 1
if input == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
要點記錄：
當前版本opencv-python(3.4.3.18)中攝像頭有關屬性為cv2.XXXX，其獲取和設置函數分別如下：（以幀的寬和高為例）
# 獲取
width = int(videoCapture.get(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = int(videoCapture.get(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
# 設置
cv2.VideoCapture(0).set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)
cv2.VideoCapture(0).set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)
幀寬和高默認為640x480（這是窗口的大小），畫面比例為顯示器分辨率，例如我的顯示器分辨率為1920x1080，則攝像頭畫面以640x360的大小顯示在窗口中央，并用黑邊填充上下部分，攝像頭畫面長寬比似乎無法被改變
read得到的幀（frame ）可以視為普通的圖像來處理，本質上這個程序就是不斷read一張圖片并顯示在窗口上，因此可以使用opencv有關圖像處理的各種函數對frame進行操作并顯示，我這里就是使用這個原理裁剪frame，使攝像頭畫面顯示成正方形
前置攝像頭獲取的畫面是非鏡面的，即左手會出現在畫面的右側，此處使用flip進行水平鏡像處理
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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