01_opencv_python_基本图像处理
1 图像基本操作
1.0.1 环境配置地址:
Anaconda:https://www.anaconda.com/download/
Python_whl:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv
1.1 数据读取-图像
- cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像
import cv2 # opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
# img读入的本质上就是数组
img = cv2.imread('cat.jpg')
#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待时间,毫秒级,0表示任意键终止
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
我们来将上述图像显示的代码封装成一个函数
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
我们可以看看图像的各种基本信息
print(img.shape) # 图片形状(h, w, c) # 读取灰度图 -->通道数 c == 1
img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img # 看看图片的类型 numpy.ndarray
type(img) # 图片的size = h * w * c
img.size # 图片中数据的类型 比如uint8 float32
img.dtype
保存图片
# ('路径/保存图片名字', 要保存的图片)
cv2.imwrite('mycat.png', img)
1.2 数据读取-视频
- 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('test.mp4')
# 检查是否打开正确
if vc.isOpened():
oepn, frame = vc.read()
else:
open = False
while open:
ret, frame = vc.read()
if frame is None:
break
if ret == True:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('result', gray)
if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()
1.3 录制视频
import cv2#导入opencv包 video=cv2.VideoCapture(0)#打开摄像头 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')#视频存储的格式
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#帧率
#视频的宽高
size = (int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), \
int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
out = cv2.VideoWriter('video.avi', fourcc, fps, size)#视频存储 while out.isOpened():
ret,img=video.read()#开始使用摄像头读数据,返回ret为true,img为读的图像
if ret is False:#ret为false则关闭
exit()
cv2.namedWindow('video',cv2.WINDOW_AUTOSIZE)#创建一个名为video的窗口
cv2.imshow('video',img)#将捕捉到的图像在video窗口显示
out.write(img)#将捕捉到的图像存储
#按esc键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==27:
video.release()#关闭摄像头
break
1.4 截取部分图像数据
img=cv2.imread('cat.jpg') cat=img[0:100,0:200]
cv_show('cat',cat)
1.5 色彩空间API
def color_space_demo(src):
img = cv2.imread(src)
# 转成灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show("gray", gray)
# 转成HSV
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv_show('hsv', hsv)
# hsv转成rgb(bgr)
img = cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)
cv_show('hcv2img', img)
# yuv...也可以转
1.5.1 基于颜色提出目标(先转成hsv格式)
def extrace_object_demo(src):
img = cv2.imread(src) # 通道数是3
# print(img.shape)
img_binary = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 通道数是 1
# print(img_binary.shape) # 1.将RGB转换成HSV色彩空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# print(hsv.shape) # 2.定义数组,说明你要提取(过滤)的颜色目标
# 三通道,所以是三个参数
# 红色
lower_hsv_r = np.array([156, 43, 46])
upper_hsv_r = np.array([180, 255, 255]) # 3.进行过滤,提取,得到二值图像
mask_red = cv2.inRange(hsv, lower_hsv_r, upper_hsv_r) # 通道数是 1
# print(mask_red.shape) # 4.展示成果
cv_show('original', img)
cv_show('mask_red', mask_red) # 5.合并展示
res = np.hstack((img_binary, mask_red))
cv_show("hastck", res) return mask_red
1.6 颜色通道提取与合并
# 提取
b,g,r=cv2.split(img)
print(b.shape)
# 合并
img = cv2.merge((b,g,r))
print(img.shape)
# 只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show('R',cur_img)
1.7 边界填充
- 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例如:fedcba|abcdefgh|hgfedcb
- BORDER_REFLECT_101:反射法,也就是以最边缘像素为轴,对称,gfedcb|abcdefgh|gfedcba
- BORDER_WRAP:外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
- BORDER_CONSTANT:常量法,常数值填充。
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT') plt.show()
1.8 图像融合
必须保证要融合的图片shape一致
img_cat=cv2.imread('cat.jpg')
img_dog=cv2.imread('dog.jpg') img_cat + img_dog
# ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (414,500,3) (429,499,3) # 将狗狗的图片和猫猫的图片resize一样
img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414)) # 选择融合的权重
res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0) # 展示结果
plt.imshow(res)
进一步演示resize的用法
# 将猫猫的图片放大
res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4)
plt.imshow(res)
res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1, fy=3)
plt.imshow(res)
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