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：

官方网站：https://opencv.org/
GitHub：https://github.com/opencv/opencv
官方文档：https://docs.opencv.org/
中文文档（非官方）：http://www.woshicver.com/
官方 Demo ：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python

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：

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：

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 和 彩色图像 。

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。

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

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)

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/