opencv笔记（1）——图像基本处理

图像基本处理
文章目录
图像基本处理
一、数据读取——图像
二、数据读取——视频
三、常用函数
一、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 #基本数据计算工具包
%matplotlib inline #专有魔法指令，即时显示

img = cv2.imread(‘cat.jpg’) #当前路径下读取图像
# 树莓派中读取图像要写明路径，如
# img = cv2.imread(‘/home/pi/mu_code/opencv/alien.jpg’)
img2 = cv2.imread(‘cat.jpg’，CV2.IMREAD_GRAYSCALE) #当前路径下读取灰度图像

img为三通道的像素值。
img.shape：H,W

#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.destoryAllWindows()

#函数封装
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.imwrite(‘mycat.png’,img) #保存
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryAllWindows()

二、数据读取——视频
vc = cv2.VideoCapture(‘test,mp4’) #打开test,mp4

# 检查是否打开正确
if vc.isOpened():
open, 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) #转换为灰度图
cv2.imshow(‘result’, gray)
if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: #27为退出键
vc.release() #关闭视频
cv2.destoryAllWindows()

ret：bool值：True：读取到图片，
False：没有读取到图片
frame：一帧的图片

# 该程序打开摄像头，显示视频，按q拍摄一张照片并储存下来

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) #持续打开摄像头

while(1):
# 获得图片
ret, frame = cap.read()
# 展示图片
cv2.imshow(“capture”, frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord(‘q’):
# 存储图片
cv2.imwrite(“camera.jpg”, frame)
break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

截取部分图像数据

#截取部分图像数据
img = cv2.imread(‘cat.jpg’)
cat = img[0:200,0:200] #要显示的像素点区域
cv_show(‘cat’, cat) #窗口名， 显示内容

颜色通道提取

#颜色通道提取
b, g, r = cv2.split(img) #切片
img = cv2.merge((b, g, r)) #组合

只保留R, G, B

#只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show(‘R’, cur_img)
#只保留G
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show(‘R’, cur_img)
#只保留B
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,1] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show(‘R’, cur_img)

B, G R 分别为0, 1, 2

边界填充

top_size, bottom_size, left_size, right_size = (50, 50, 50, 50) #要填充的像素大小
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

# 显示图像
plt.subplot(231), plt.imshow(img, ‘gray’), plt.title(‘ORIGINAL’) # 原图
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()

BORDER_REPLICATE ：复制法，也就是赋值*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（fedcba|abcdefgh|hgfedcb）
BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以*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

数值计算

img_cat = cv2.imread(‘cat.jpg’)
img_dog = cv2.imread(‘dog.jpg’)

img_cat2 = img_cat + 10 # 每个位置都+10
img_cat[:5,:,0] # 前5行

img_cat2 + img_cat[:5,:,0]
# (e.g 142 + 152 = 294; 294 – 256 = 38;
所以值为38，只能是0-255，否则取余)

cv2.add(img_cat, img_cat2)[:5,:,0]
# (大于255就取255)

图像融合

img_cat.shape # 看img_cat的shape值(414,500,3)
img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))#原(429,499,3)
img_dog.shape # 现(414,500,3)
res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)

三、常用函数
cv2.imshow(name,img)

name：窗口名称 ；img ：窗口内容

cv2.waitkey(timeout)

显示图片时间timeout，单位为ms,0代表一直显示

cv2.destoryAllWindows()

关闭窗口

cv2.imread(filepath,flags)

读取图片，默认是三通道(BGR)的彩色图，flags=0读入灰度图

cv2.imwrite(filename,img)

保存图像，filename：文件名；img：内容

b,g,r=cv2.split(img)

颜色通道提取,opencv提取格式为BGR(注意不是RBG)\

cv.merge(b,g,r)

重新组合颜色通道

cv2.copyMakeBorder(img,top, bottom, left, right,borderType)

填充边界;img：内容；top, bottom, left, right：四区域的大小；borderType：填充种类

cv2.add(img1, img2)

img1和img2的rgb值相加，超过255取255

cv2.addWeighted(img1,α,img2,β,b)

为图片添加权重, 混合图像，img1=X1；img2=X2；αX1+βX2+b

cv2.resize(img, (width, height))

变换图像大小（注意img.shape的出来的是(height,width))

cv2.resize(img, (0, 0)， fx=a, fy=b)

变换图像大小（(height,width)为(0,0)，a为x变为原来a倍，b为y变为原来b倍)

cv_show(‘name’, contents)

name：窗口名称；contents：内容