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法学使用OpenCV与Tkinter
OpenCV是一个Python库，用于处理计算机视觉和其他人工制品。OpenCV具有内置函数和方法，可以访问人工智能和机器学习中的计算机视觉功能。一些OpenCV的示例包括：人脸检测、物体检测、X射线和其他工业用途。
使用Tkinter库，我们可以创建一个交互式应用程序，该应用程序使用OpenCV作为其核心部分。
要创建该应用程序，您需要在本地机器上安装OpenCV，并确保已预安装Python Pillow包。您可以在笔记本中键入以下命令来安装这些包。
pip install open-cv pip install Pillow
安装完成后，我们可以开始创建应用程序的结构和GUI。我们的应用程序的基本功能是使用OpenCV打开网络摄像头（如果可能）。因此，为了显示每一帧捕获的图像，我们可以使用Python Pillow（PIL）包，它将帧转换为图像。现在，该图像可以在标签小部件中使用，该小部件迭代地显示窗口中捕获的每一帧。
示例
# Import required Libraries
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
import cv2
# Create an instance of TKinter Window or frame
win= Tk()
# Set the size of the window
win.geometry("700x350")# Create a Label to capture the Video frames
label =Label(win)
label.grid(row=0, column=0)
cap= cv2.VideoCapture(0)
# Define function to show frame
def show_frames():
# Get the latest frame and convert into Image
cv2image= cv2.cvtColor(cap.read()[1],cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = Image.fromarray(cv2image)
# Convert image to PhotoImage
imgtk = ImageTk.PhotoImage(image = img)
label.imgtk = imgtk
label.configure(image=imgtk)
# Repeat after an interval to capture continiously
label.after(20, show_frames)
show_frames()
win.mainloop()输出
当我们执行上述代码时，它将显示一个窗口，该窗口打开用户摄像头以捕获帧。
更新于：2021年6月7日
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