opencv学习笔记D01

opencv学习笔记D01

opencv，Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

一、图片读取

cv2.imread(path, flag)

flag默认为1。另外一个需要注意的是opencv是以bgr三通道打开图像，注意bgr与rgb的相互转换。

import cv2

img = cv2.imread('path', cv2.IMREAD_COLOR)

img = cv2.imread('path', 0)

# flag有三种模式

# cv2.IMREAD_COLOR, flag=1, 加载一副彩色的图像，透明度会被忽略，如jpg图像。默认使用这种模式打开

# cv2.IMREAD_GRAYSCALE, flage=0, 以灰度加载一张图像

# cv2.IMREAD_UNCHANGED, 加载一副彩色图像，同时还会有透明度通道，如png图像

二、图片保存

cv2.imwrite(存储路径, 图像变量, [, 存盘标识])

cv2.imwrite('path', img)

cv2.imwrite('path', img, cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY=95)

# 存盘标识有三种。最常用的就是保存为.jpg和.png两种

# 1.cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY   设置图片格式为jpeg，或jpg，其值0-100，数值越大质量越高，默认95

# 2.cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY

# 3.cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION 设置图片格式为png，其值0-9，为压缩等级，默认为3

这就意味着，保存图片的过程中都是有损压缩过的，图像精度会有影响。比如一个严格意义上的二值图像，0或255，但是保存之后就不止只有0和255了。

三、图片展示

cv2.imshow('window_name', img)

# 特别注意的是cv2.nameWindow中的第一个参数要和cv2.imshow中的第一个参数一致。

# 大致可以理解为先打开一个窗口，命名一个名字，然后进行展示图像。

# 第二个参数有两种模式：

# cv2.WINDOW_NORMAL标识窗口大小可调节，或者使用另外一种模式

# cv2.WINDOW_AUTOSIZE根据原图大小进行展示

cv2.namedWindow('window_name', cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.imshow('image', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destoryAllWindows()

四、图片缩放

cv2.resize(src, dsize, interpolation=)

图片的缩放一般使用的方式有两种：第一种就是缩放成固定大小；第二种就是按比例缩放

缩放过程中有五种插值方式：

cv2.INTER_NEAREST 最近邻插值
cv2.INTER_LINEAR 线性插值
cv2.INTER_AREA 基于局部像素的重采样，区域插值
cv2.INTER_CUBIC 基于邻域4x4像素的三次插值
cv2.INTER_LANCZOS4 基于8x8像素邻域的Lanczos插值

cv2.resize(img, (300, 300), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)	# 默认的使用双线性插值

cv2.resize(img, fx=0.5, fy=0.5)

五、四种常用插值方式的比较

OpenCV的resize函数支持多种插值方式，这里主要比较下面四个常用的插值方式。

参考资料：《OpenCV中resize函数五种插值算法的实现过程》https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/17335477

1、最近邻插值

最近邻插值是最简单的插值方法，选取离目标点最近的点作为新的插入点。

变换后：

2、双线性插值

线性插值是以距离为权重的一种插值方式。如果想要深入地理解，可以先回顾一下线性插值。

3、区域插值

区域插值共分三种情况，图像放大时类似于双线性插值，图像缩小(x轴、y轴同时缩小)又分两种情况，此情况下可以避免波纹出现。因此对图像进行缩小时，为了避免出现波纹现象，推荐采用区域插值方法。

如果要缩小图像，通常推荐使用INTER_AREA插值效果最好，而要放大图像，通常使用INTER_CUBIC(速度较慢，但效果最好)，或者使用INTER_LINEAR(速度较快，效果还可以)

4、三次样条插值

可以在看过双线性插值之后，再来看三次样条插值。

我是尾巴：

参考博客：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/85097633

一个人在某一种环境中待久了，就很容易说服自己是某一种人，稍想变得不一样，先不提自己的感受，光是周围的敏感与不适应，就足以让自己缩回十几年不变的藏身之处。

最后推荐：

这次推荐的是两款markdown写作软件，一个是typora，一个是markdownpad。

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坚持把opencv做个完整笔记！