Python+OpenCV调用摄像头实现手势识别图片批量采集与预处理

认真发呆

发布时间：2026-10-13 | 5人浏览过

原创

本文介绍利用Python和OpenCV库调用摄像头，实现手势识别训练所需图片的批量连续采集。通过设置视频属性、实时裁剪画面为正方形及水平镜像翻转，自动将采集到的图像统一格式并保存，提高数据采集效率。

Python+OpenCV摄像头调用与图片采集背景

在深度学习项目中，若需开发手势识别应用，通常需要大量采集手势图像以进行模型训练。为了简化流程，希望实现快速连续采集图片，并在采集过程中自动将图像统一处理为标准格式。为此，可以使用Python结合OpenCV库调用摄像头，在捕获图像的同时完成格式化处理。

具体实现代码如下：

完整采集与处理代码实现


import cv2
import os

print("=============================================")
print("= 热键(请在摄像头的窗口使用)：       =")
print("= z: 更改存储目录             =")
print("= x: 拍摄图片               =")
print("= q: 退出                 =")
print("=============================================")
print()
class_name = input("请输入存储目录：")
while os.path.exists(class_name):
  class_name = input("目录已存在！请输入存储目录：")
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("请输入存储目录：")
    while os.path.exists(class_name):
      class_name = input("目录已存在！请输入存储目录：")
    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 张图片" % (class_name, index))
    index += 1
  if input == ord('q'):
    break

    
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

关键步骤记录如下：

在当前版本的opencv-python（如3.4.3.18）中，摄像头相关属性通过cv2.XXXX访问，获取和设置函数分别如下（以帧的宽度和高度为例）：

摄像头属性获取与设置方法


# 获取
width = int(videoCapture.get(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
height = int(videoCapture.get(cv2.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
# 设置
cv2.VideoCapture(0).set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width)
cv2.VideoCapture(0).set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height)