一、
1、先装环境
conda create -n text python==3.8 -yconda activate text2、
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1、连接摄像头拍摄收集数据集
capture_image5.py
import cv2 as cv
import os
import datetime
import numpy as np # 确保这一行在文件顶部def create_directory_if_not_exists(directory):if not os.path.exists(directory):os.makedirs(directory)# 鼠标点击事件的回调函数
def mouse_click(event, x, y, flags, param):global frame, image_dir, save_countif event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:# 当鼠标左键点击时保存图片，使用PNG格式保存以确保无损timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")image_filename = os.path.join(image_dir, f"image_{timestamp}.png")cv.imwrite(image_filename, frame) # 使用默认参数保存PNG，确保无损print(f"图片已保存为 {image_filename}")save_count += 1print(f"已保存图片总数: {save_count}")def capture_image():global frame, image_dir, save_count# 初始化保存计数器save_count = 0# 创建存放图片的目录image_dir = 'images_1'create_directory_if_not_exists(image_dir)# 尝试打开默认摄像头cap = cv.VideoCapture(2) # 根据实际情况选择摄像头编号if not cap.isOpened():print("无法打开摄像头")return# 设置摄像头属性cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1920)cap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 1080)cap.set(cv.CAP_PROP_FPS, 30)cap.set(cv.CAP_PROP_FOURCC, cv.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))# 尝试调整图像质量相关的属性cap.set(cv.CAP_PROP_EXPOSURE, -6) # 调整曝光时间cap.set(cv.CAP_PROP_GAIN, 0) # 固定增益cap.set(cv.CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U, 5000) # 白平衡cap.set(cv.CAP_PROP_CONTRAST, 0.5) # 对比度cap.set(cv.CAP_PROP_SHARPNESS, 25) # 锐度cap.set(cv.CAP_PROP_AUTOFOCUS, 1) # 自动对焦# 检查对焦状态while True:ret, frame = cap.read()if not ret:print("无法获取帧")break# 检查对焦是否完成if check_focus(frame):breakprint("按下 's' 键拍照，点击鼠标左键保存图片，或按 'q' 键退出")# 设置鼠标回调函数cv.namedWindow('Press "s" to capture an image')cv.setMouseCallback('Press "s" to capture an image', mouse_click)while True:ret, frame = cap.read()if not ret:print("无法获取帧")break# 显示视频流cv.imshow('Press "s" to capture an image', frame)key = cv.waitKey(1) & 0xFF# 按下 's' 键保存图片if key == ord('s'):timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")image_filename = os.path.join(image_dir, f"image_{timestamp}.png")cv.imwrite(image_filename, frame) # 使用默认参数保存PNG，确保无损print(f"图片已保存为 {image_filename}")save_count += 1print(f"已保存图片总数: {save_count}")elif key == ord('q'): # 按下 'q' 键退出print("退出程序")break# 释放资源cap.release()cv.destroyAllWindows()def check_focus(frame):# 使用边缘检测来检查对焦情况gray = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2GRAY)edges = cv.Canny(gray, 50, 150)edge_count = np.sum(edges > 0)# 如果边缘数量足够多，则认为对焦完成return edge_count > 10000if __name__ == "__main__":capture_image()1、数据集保存在images_1
2、介绍：
在代码中设置了四字符编码（FOURCC），使用了MJPG压缩格式：
3. 调整曝光和增益
一些摄像头允许通过OpenCV调整曝光时间和增益来改善图像质量：
cap.set(cv.CAP_PROP_EXPOSURE, -6) # 根据需要调整值 cap.set(cv.CAP_PROP_GAIN, 0) # 固定增益
4. 设置白平衡和对比度
适当调整白平衡和对比度也能显著提高图像清晰度：
cap.set(cv.CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_U, 5000) # 示例值 cap.set(cv.CAP_PROP_CONTRAST, 0.5) # 对比度设置为50%
5. 使用自动对焦功能
如果摄像头支持自动对焦，请确保启用了此功能。对于某些摄像头，可以通过以下方式启用自动对焦：
cap.set(cv.CAP_PROP_AUTOFOCUS, 1)
6. 减少噪声
高分辨率图像有时会引入更多噪声。可以尝试减少噪声水平：
cap.set(cv.CAP_PROP_SHARPNESS, 25) # 锐度设置
关键点解释
全局变量：frame 和 image_dir被声明为全局变量，以便它们可以在mouse_click函数中访问。
鼠标回调函数：mouse_click函数监听鼠标事件，当检测到左键点击（cv.EVENT_LBUTTONDOWN）时，保存当前帧。
窗口名称一致：确保设置鼠标回调和显示图像的窗口名称一致，这里是'Press "s" to capture an image'。
测试与运行
当你运行这个脚本时，它会打开摄像头并显示实时视频流。此时，你可以通过以下方式保存图像：
按键操作：按下s键可以保存一张图片。
鼠标操作：点击鼠标左键也可以保存一张图片。
退出程序：按下q键可以退出程序。
