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Python 图像处理 OpenCV (1):入门

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Python 图像处理 OpenCV (1):入门

引言

又开一个新的系列分享,对图像处理感兴趣的同学可以关注这个系列。

更新频率尽量保持一周两到三次推送。

新系列第一件事儿当然是资源推荐,下面是一些有关 OpenCV 的资源链接:

资源链接

图书推荐

图书的话我就推荐一本吧,如果要看书学习绝对不能错过的「Learning OpenCV 3」,当然,是英文原版的,中文版的话翻译有点惨不忍睹,对英文阅读压力大的同学可以中英文对照着看:

Python 图像处理 OpenCV (1):入门

安装

OpenCV 在 Python 中有两个类库,一个是 opencv-python ,另一个是 opencv-contrib-python

opencv-python 是只包含了主要模块的包,而 opencv-contrib-python 包含了主要模块以及一些扩展模块,带一些收费或者专利的算法,还有一些比较新的算法的高级版本。

安装的时候选择自己喜欢的版本装就好了,命令如下:

# opencv-python 安装命令
pip install opencv-python

# opencv-contrib-python
pip install opencv-contrib-python

安装完成后可以通过以下代码查看安装的版本信息:

import cv2 as cv

# 查看版本信息
print(cv.getVersionString())

# 输出结果
4.2.0

我这里的环境为:

  • Python:3.7.4
  • opencv-python:4.2.0

图像的基础知识

图像都是由像素( pixel )构成的,就像下面的这种小方格:

Python 图像处理 OpenCV (1):入门

这些小方格每一个都有自己明确的位置和被分配的色彩值,而这些小方格的颜色和位置就决定了这个图像所呈现出来的样子。

像素是图像中最小的单位,每一个点阵图像包含了一定量的像素,这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。

图像通常包括有 二值图像灰度图像彩色图像

Python 图像处理 OpenCV (1):入门

二值图像

二值图像就是在图像中,任何一个点非黑即白,像素要么为 255 (白色) 要么为 0 (黑色) 。转换的时候一般将像素 >=127 的设置为白色,其余的设置为黑色。

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灰度图像

灰度图像是除了黑白之外,还添加了第三种颜色:灰色,灰色把灰度划分为 256 个不同的亮度,例如纯白色,它的亮度级别是255。

图像转化为灰度图像有以下几种算法:

  • 浮点算法:Gray = R 0.3 + G 0.59 + B * 0.11
  • 整数方法:Gray = ( R 30 + G 59 + B * 11 ) / 100
  • 移位方法:Gray = ( R 76 + G 151 + B * 28 ) >> 8
  • 平均值法:Gray = ( R + G + B ) / 3
  • 仅取绿色:Gray = G
  • 加权平均值算法:R = G = B = R 0.299 + G 0.587 + B * 0.144

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彩色图像

彩色图像是RGB图像,RGB表示红、绿、蓝三原色,计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的,即三色通道。

常用图像示例代码

上面这三种图像的示例代码如下:

import cv2 as cv

# 读取图像
img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
cv.imshow("read_img", img)
# 灰度图像
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2GRAY)
cv.imshow("gray_img",img_gray)
# 二值图像
ret, binary = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow("binary_img", binary)

cv.waitKey()

OpenCV 入门

1. 读入图像

读取图像是通过函数 cv.imread() 实现。

语法:

img = cv.imread(文件名,[,参数])

第二个参数是一个标志,它指定了读取图像的方式。

  • cv.IMREAD_COLOR: 加载彩色图像,任何图像的透明度都会被忽视,如果不传参数,这个值是默认值。
  • cv.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图像。
  • cv.IMREAD_UNCHANGED:加载图像,包括alpha通道

注意:这三个标志可以简化为 1 、 0 、 -1 。

2. 显示图像

显示图像是通过函数 cv.imshow() 函数实现。

语法:

cv.imshow(窗口名, 图像名)

3. 窗口等待

显示图像是通过函数 cv.waitKey(delay) 函数实现。

语法:

cv.waitKey(delay)

cv.waitKey() 是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键,程序将继续运行。如果 0 被传递,它将无限期地等待一次敲击键。

4. 删除窗口

调用函数如下:

cv.destroyAllWindows() 删除所有窗口
cv.destroyWindows() 删除指定的窗口

5. 写入图像

调用函数如下:

cv.imwrite(文件地址, 文件名)

代码示例

我们读取一张图片,将这张图片显示出来后,再将这张图片保存起来。

import cv2 as cv

# 读取图片
img = cv.imread("maliao.jpg", 1)

# 显示图片
cv.imshow("demo", img)

# 等待输入
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

# 图片写入
cv.imwrite("demo.jpg", img)

Python 图像处理 OpenCV (1):入门

这里需要注意的是 cv.waitKey(0) 必须要加,如果不等待输入,整个窗体将会一闪而过。

示例代码

如果有需要获取源码的同学可以在公众号回复「OpenCV」进行获取。

参考

https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/81748802

http://woshicver.com/

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