[人工智能]opencv-python

基本操作

每个像素点值在0-255之间，值越小越黑，越大越白 opencv读取格式是BGR

cv2.IMREAD_COLOR 彩色图像

cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰色图像

图片读取

cv2.imread(‘cat.png’,cv2.IMREAD_COLOR) 读取数据，彩色数据

cv2.imread(‘cat.png’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 读取数据并转换成灰度图

视频读取

cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，例如0,1。

如果是视频文件，直接指定好路径即可。

vc=cv2.VideoCapture(path)

open,frame = vc.read()

gray =cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

open布尔值，表示是否读取了

frame表示一帧图像

颜色通道提取

b,g,r = cv2.split(img) 拆分成三个通道
img = cv2.merge((b,g,r))合并，合并成原来的BGR格式图片

边界填充

cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType)

• BORDER_REPLICATE 复制法，也就是复制最边缘像素。
• BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制
• BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称
• BORDER_WRAP：外包装法
• BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充。需要指定 value=

数值计算

读取数据得到的是numpy数组，所以图像之间可以进行相关的数值计算，当数据相加时数组的大小应该是相同的。
cv2.resize(path,(100,100))改变图像大小
cv2.addWeighted(path,weight1,path2,weight2,bias)实现图像融合 R=pathweight1+path2weight2+bias

图像处理

图像阈值

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

• src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图

• dst： 输出图

• ret: 返回阈值

• thresh： 阈值

• maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值

• type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV

  • cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0
  • cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转
  • cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变
  • cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转

图像平滑

腐蚀操作

腐蚀操作原理：存在一个kernel，比如（3，3），在图像中不断平移，在这个方框中，哪个颜色占比最多，就将该颜色覆盖到整个方框中。
cv2.erode(img,kernel,iterations)
iterations迭代次数

膨胀操作

膨胀操作原理：存在一个kernel，在图像上进行平移，如果方框中存在白色，那么这个方框内所有颜色都是白色。
cv2.dilate(img,kernel,iterations)

开运算与闭运算

morphology：形态学

• 开运算：先腐蚀，在膨胀
  • cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
• 闭运算：先膨胀，再腐蚀
  • cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)

梯度运算

梯度=膨胀-腐蚀
可以用来查看边缘信息
cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)

礼貌与黑帽

• 礼帽 = 原始输入-开运算结果 = 原始输入-(先腐蚀，再膨胀)
  • cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
• 黑帽 = 闭运算-原始输入 = (先膨胀，再腐蚀)-原始输入
  • cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

梯度

sobel算子

cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

• ddepth:图像的深度，一般为-1
• dx和dy分别表示水平和竖直方向，判断是计算x方向还是y方向，通过指定0or1
• ksize是Sobel算子的大小
  在sobel进行梯度计算时，可能得到的梯度并不是一个正值，当得到负值时默认会被截断为0，在实际应用中我们关心的是相对梯度大小，也就是无论正负值都显示出来。
  关于opencv中的数据类型可以参考：opencv数据类型
  1 0表示DX
  0 1表示DY
  cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
  cv2.convertScaleAbs(sobelx)

Scharr算子

Scharr算子的使用类似与sobel算子
cv2.Scharr（img,cv2.CV_64F,1,0）
cv2.convertScaleAbs(scharrx)

拉普拉斯算子

cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
cv2.convertScaleAbs(laplacian)

Canny边缘检测

• 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。

• 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。

• 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应(如人脸检测的框的确定)。

• 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。

• 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
  Canny边缘检测使用
  cv2.imread(path,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  cv2.Canny(img,minval,maxval)

图像轮廓

寻找轮廓
binary, contours, hierarchy =cv2.findContours(img,mode,method)

• binary：就是刚才输入的二值图像
• contours:list结构，保存的是轮廓点
• hierarchy:保存的层级信息
  mode:轮廓检索模式
• RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
• RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
• RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
• RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次;(一般最常使用)
  method:轮廓逼近方法
• CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
• CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
  绘制轮廓
  cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
• cv2.drawContours()绘制轮廓函数
• draw_img:在原图像上绘制轮廓
• contours：轮廓
• -1：画所有轮廓，如果是2，表示画第2个轮廓
• (0, 0, 255)：BGR的颜色通道，自己选定绘制轮廓的颜色
• 2：绘制线条的宽度
  轮廓特征
  面积：
  cnt = contours[0]
  cv2.contourArea(cnt)
  周长：
  cv2.arcLength(cnt,True) True表示曲线是闭合的
  外接矩形
  x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
  img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
  外接圆
  (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
  img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)

模板匹配

cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
不同匹配方法介绍

• TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
• TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
• TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
• TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
• TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
• TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
• 最好使用带归一化的结果
  进行模板匹配
  返回每个窗口左上角的值和损失大小

直方图

统计图像中相同像素点值的个数
cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)

• images: 原图像图像格式为 uint8 或 ?oat32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img]
• channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图 像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像 的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。
• mask: 掩模图像。统整幅图像的直方图就把它为 None。但是如 果你想统图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并 使用它。
• histSize:BIN 的数目（直方图中的横坐标的数目）。也应用中括号括来
• ranges: 像素值范围常为 [0-256]
  使用方法
  cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])

直方图均衡化

cv2.equalizeHist(img)
自适应直方图均衡化
分块做均衡化
但是更可能会受到噪声点的影响
cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))

频域

• 高频：变化剧烈的灰度分量
  • 高频滤波，使得图像细节增强
• 低频：变化缓慢的灰度分量
  • 低频滤波 使得图像模糊
    使用方法
• opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32 格式。
• 得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常要转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。
• cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展示（0,255）。
  1、dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
  2、dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
  3、magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))

创作打卡挑战赛

赢取流量/现金/CSDN周边激励大奖