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openCV第一篇

news 来源：原创 2024/5/5 11:31:03

文章目录

前言：计算机眼中的图片

1. 图片的读取与显示

1.1 图片的读取

1.2 显示的图片

1.2.1 显示原始图片

1.2.2 灰度图

1.3 BGR转换成灰度图、RGB

2. 保存图片

3. 视频的读取与显示

4. 截取图像部分

5. 颜色通道提取

6. 边界填充

7. 数值计算

8. 图像融合

9. 知识点总结*

前言：计算机眼中的图片

计算机中图片由许多个像素点组成，如一个500x500的图片，表示长宽各由500个像素点组成。
计算机中一个像素点的值在0-255表示该点亮度 0暗(黑)-255亮(白)
一张彩图通常是由RGB(red、green、blue)三个颜色通道所组成
一个500x500的图片那他们的 RGB 矩阵也各是500x500。

上图我们将一个大的图片分割成许多如20x20的小图片，同理每个小图片它们的RGB矩阵也各自是20x20。

注：opencv默认顺序不是RBG 而是 BGR。

1. 图片的读取与显示

1.1 图片的读取

import cv2 
img = cv2.imread('./data/abv.jpg')

img = cv2.imread('./data/abv.jpg')

比如我读入这样一张图片，命名为img；

我们可以看到img是一个三维ndarray结构，内部数据类型dtype=unit8：

三维：(1080,1920,3)表示高度、宽度、颜色通道个数(cv彩图BGR)
ndarray结构：数据类型dtype=unit8, 0-255。

1.2 显示的图片

1.2.1 显示原始图片

cv2.imshow('image',img) # 第一个参数表示窗口指定的名字 第二个为上方img
cv2.waitKey(5000) # 等待时间  如果是5000则在5s后图片窗口自动关闭  0表示任意键关闭
cv2.destroyAllWindows() # 时间一到关闭窗口

ps: 图像的显示也可以是多个窗口

cv2.imshow('image',img) 自己给将要弹出的窗口起个名再加入变量img
cv2.waitKey(5000) 等待时间如果是5000则在5s后图片窗口自动关闭 0表示任意键关闭
cv2.destroyAllWindows() 时间一到关闭窗口

为方便下面使用，我们自己定义一个函数cv_show()：

def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

执行代码，弹出窗口，显示图片：

cv_show('winName',img)

1.2.2 灰度图

在之前的基础之上加入参数：cv2.IMREAD_GRAYSCALE

img2=cv2.imread('./data/abv.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # cv2.IMREAD_COLOR

img2=cv2.imread('./data/abv.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE 读取为灰度图，也可以写0。
- cv2.IMREAD_COLOR 读取为彩图

我们执行：

cv_show('win2',img2)

可以看到该图片最终显示结果为二维(1080，1920) :

ps: img.size 输出像素点的个数，可以看到同一张图片BGR彩图是灰度图的三倍。

1.3 BGR转换成灰度图、RGB

当然我们也可以把已经读取进来的BGR彩图转换成灰度图，或者转换为RGB。

img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
cv_show('win3',img2)

img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- cv2.COLOR_BGR2RGB 将BGR格式转换成RGB
- cv2.COLOR_BGR2GRAY 将BGR格式转换成灰度图片

2. 保存图片

cv2.imwrite('./data/grayPhoto.jpg',img2)

cv2.imwrite('./data/grayPhoto.jpg',img2)

此时我的data文件夹下就多了一张刚刚处理好名为grayPhoto的灰度图。

3. 视频的读取与显示

视频也是由图像组成的，每一帧都可以当作是一个静止的图像，把图像连在一起看着就像是一个视频了。我们打游戏时，也是追求一些更高的帧率。

vc = cv2.VideoCapture('./data/stu.mp4')

vc = cv2.VideoCapture('./data/stu.mp4')

# 检查是否正确打开
if vc.isOpened():
    open,frame = vc.read()
else:
    open = Flase

vc.read()
- 读取视频中的第一帧，再次执行vc.read()的话读取视频第二帧
- 返回值中：第一个：布尔类型，能读进来就是True 第二个像是上面的img，这一帧图片的ndarray矩阵

循环图片播放视频：

while open:
    ret,frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        # 原本frame是（h,w,3）的BGR图片矩阵 经下方加入参数转换成黑白gray
        gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
        cv2.imshow('result',gray)
        # cv2.waitKey(num) 该图片显示时间/速度 自己可以找一个合适的值
        # 27指退出键ESC 退出窗口  当然也可以是 =='q'等
        if cv2.waitKey(20)&0xFF == 27: 
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()

注：视频放完 ret, frame = vc.read()返回False和None 再次进行循环无法播放视频，需要重新读取。

if cv2.waitKey(20)&0xFF == 27:
- 不是新知识点了，表示每张图片等20毫秒，如果按ESC键直接退出。

4. 截取图像部分

我们上面介绍，img是一个ndarray矩阵，因此对其进行切片操作：

pho = img[100:800,200:800]  # 进行切片 高100到800 宽200到800
cv_show('win2',pho)

pho = img[100:800,200:800]

5. 颜色通道提取

b,g,r = cv2.split(img)
# b.shape g.shape r.shape 都为 (1080, 1920)

执行

cv_show('win3',g) # 或者填 b、r

结果就是单通道图。

如果我们想显示单一颜色，如红色：

cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0 # B不要了 设置为0
cur_img[:,:,1] = 0 # G不要了 设置为0
#cur_img[:,:,2] = 0 # R不要了 设置为0
cv_show('winR',cur_img)

6. 边界填充

这个一般用于卷积，在图像周围填充一些像素。

我们以这个图片为例：

img = cv2.imread('./data/gd01.jpg')
# img.shape 为 (300, 400, 3)
cv_show('win1',img)

在图片的上下左右填充50个像素，介绍5种方法：

top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)

# 不同的填充方法 最后参数改个type值就行
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)

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')
# 注matplotlib默认R G B本例只介绍边界填充
plt.show()

cv2.BORDER_REPLICATE
- 复制最边缘的像素
cv2.BORDER_REFLECT
- 反射法对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制如fedcba|abcdefgh|hgfedcb 其中abcdefgh是图像"|"外的是填充内容
cv2.BORDER_REFLECT_101
- 反射法，也就是以最边缘的像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba 上面是ba|ab 这个是bab。
cv2.BORDER_WRAP
- 外包装法如：cdefgh|abcdefgh|abcdefg。
cv2.BORDER_CONSTANT
- 常量法，常数值value填充。

7. 数值计算

由于是uint8类型最大255 超过相当于结果为 num%256了

我们使用以下方法保留最大值：

cv2.add(img,img2)

cv2.add(img,img2)

8. 图像融合

效果如下：

我们导入宽高相同的2张图片：

img = cv2.imread('./data/gd04.jpg')
img2 = cv2.imread('./data/gd05.jpg')
img3 = cv2.imread('./data/gd06.jpg')
print(img.shape,img2.shape,img3.shape) # (281, 600, 3) (281, 600, 3) (337, 600, 3)

如果大小不同需要手动设置成一样的

img3 = cv2.resize(img3,(600,281))
# img3.shape (281, 600, 3)

img3 = cv2.resize(img3,(600,281))

ps: cv2.resize()另一种操作
img4 = cv2.resize(img3,(0,0),fx=2,fy=1)

我们执行：

res = cv2.addWeighted(img,0.6,img2,0.4,0)
plt.imshow(res)

res = cv2.addWeighted(img,0.6,img2,0.4,0)

R = ax1 + bx2 + c a、b为权重 c为偏置这里意为在原亮度上变化多少

9. 知识点总结*

读取图片：

import cv2 
img = cv2.imread('./data/abv.jpg')
img2 = cv2.imread('./data/abv.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 
img3 = cv2.imread('./data/abv.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)

显示图片：

def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

BGR转换成灰度图、RGB：

img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

保存图片：

cv2.imwrite('./data/grayPhoto.jpg',img2)

视频的读取与显示：

vc = cv2.VideoCapture('./data/stu.mp4')

# 检查是否正确打开
if vc.isOpened():
    open,frame = vc.read()
else:
    open = Flase

while open:
    ret,frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        # 原本frame是（h,w,3）的BGR图片矩阵 经下方加入参数转换成黑白gray
        gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 
        cv2.imshow('result',gray)
        # cv2.waitKey(num) 该图片显示时间/速度 自己可以找一个合适的值
        # 27指退出键ESC 退出窗口  当然也可以是 =='q'等
        if cv2.waitKey(20)&0xFF == 27: 
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()

截取图片部分：

pho = img[100:800,200:800]  # 进行切片 高100到800 宽200到800

颜色通道提取：

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

cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0 # B不要了 设置为0
cur_img[:,:,1] = 0 # G不要了 设置为0
#cur_img[:,:,2] = 0 # R不要了 设置为0
cv_show('winR',cur_img)

边界填充：

top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50)
 
# 不同的填充方法 最后参数改个type值就行
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)

数值计算：

cv2.add(img,img2)

图像融合：

img3 = cv2.resize(img3,(600,281))

res = cv2.addWeighted(img,0.6,img2,0.4,0)

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编程日记 2024/4/23 23:22:49

Python安装第三方库常用方法超详细~

Python安装第三方库常用方法前言安装方法1. 通过pychram安装2. pip安装大法3. 下载whl文件到本地离线安装3.1 补充4.其他方法4.1 Python官方的Pypi菜单4.2 国内镜像源解决pip安装过慢的问题小结前言在pyhton的学习中，相信大家通常都会碰到第三方库的安装问题&…...

编程日记 2024/4/26 23:32:18

Python--找出字符串中出现次数最多的字符及其出现的次数

方法一： 1、循环遍历列表或字符串，如果字符在字典中则值加1，如果不在则创建（key,value) 2、找到字典中，最大的value值 3、根据最大的value值，找对应的key值，打印出出现次数最多的字符 str &qu…...

编程日记 2024/4/23 17:36:09

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

本笔记是总结了B站DR_CAN的卡尔曼滤波器的课程，他的B站主页为：DR_CAN的个人空间_哔哩哔哩_bilibili PS:虽然我不是学自控的，但是老师真的讲的很好！ 目录 Lesson1 递归算法 Lesson2 数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程…...

编程日记 2024/4/29 0:51:11

利用Python求斐波那契数列的第N项以及前N项和（循环、递归、集合）

著名的斐波那契数列，即从第三项开始，每一项都等于前两项之和。之前写过利用Java语言来编写，由于最近正在学Python，所以将自己的想法记录在此，有需要的朋友可以参考一下。写在前面：这里的三个方法其实思…...

编程日记 2024/4/28 14:53:17

一文速学(十八)-数据分析之Pandas处理文本数据(str/object)各类操作+代码一文详解(三)

目录前言一、子串提取提取匹配首位子串提取所有匹配项（extractall）...

编程日记 2024/4/29 23:32:36

Python数据分析-数据预处理

数据预处理文章目录数据预处理1.前言2.数据探索2.1缺失值分析2.2 异常值分析2.2.1 简单统计量分析2.2.2 3$\sigma$原则2.2.3 箱线图分析2.3 一致性分析2.4 相关性分析3.数据预处理3.1 数据清洗3.1.1 缺失值处理3.1.2 异常值处理3.2 数据集成3.2.1 实体识别3.2.2 冗余属性识别3…...

编程日记 2024/4/23 3:07:00

【Python】AES加解密代码，文章还有加密串等你来解密，等你来挑战

🍦🍦写这篇AES文章也是有件趣事，有位小伙伴发了段密文，看看谁解密速度快，学过Python的小伙伴一下子就解开来了，内容也挺有趣的。 🍟🍟原来加解密也可以这么有趣，虽然看起…...

编程日记 2024/4/26 7:25:59

朴素贝叶斯模型及案例（Python）

目录 1 朴素贝叶斯的算法原理 2 一维特征变量下的贝叶斯模型 3 二维特征变量下的贝叶斯模型 4 n维特征变量下的贝叶斯模型 5 朴素贝叶斯模型的sklearn实现 6 案例：肿瘤预测模型 6.1 读取数据与划分 6.1.1 读取数据 6.1.2 划分特征变量和目标变量 6.2 模型…...

编程日记 2024/5/4 12:03:31

python之Tkinter详解

Python之Tkinter详解文章目录Python之Tkinter详解1、Tkinter是什么2、Tkinter创建窗口①导入 tkinter的库 ，创建并显示窗口②修改窗口属性③创建按钮④窗口内的组件布局3、Tkinter布局用法①基本界面、label(标签)和button(按钮)用法②entry(输入)和text(文本)用法…...

编程日记 2024/4/22 0:29:38

【python】python进行debug操作

文章目录前言一、debug环境介绍二、debug按钮介绍2.1、step into:单步执行（遇到函数也是单步）2.2、step over:单步执行（遇到函数，全部运行）2.3、step into my code:（直接跳到下一个断点）2.4、st…...

编程日记 2024/4/27 11:26:19

Python安装tensorflow过程中出现“No matching distribution found for tensorflow”的解决办法

在Pycharm中使用pip install tensorflow安装tensorflow时报错： ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow(from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow搜了好多帖子有的说可能是网络的问题&…...

编程日记 2024/4/30 3:46:08

pandas中的read_csv参数详解

1.官网语法 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sepNoDefault.no_default**,** delimiterNone**,** headerinfer’, namesNoDefault.no_default**,** index_colNone**,** usecolsNone**,** squeezeFalse**,** prefixNoDefault.no_default**,** mangle_dupe_colsTrue**,** dty…...

编程日记 2024/5/4 23:11:09

Python — — turtle 常用代码

目录一、设置画布二、画笔 1、画笔属性 2、绘图命令 (1) 画笔运动命令 (2) 画笔控制命令 (3) 全局控制命令 (4) 其他命令 3. 命令详解三、文字显示为一个圆圈四、画朵小花一、设置画布 turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的…...

编程日记 2024/4/22 16:04:00

前言：计算机眼中的图片

1. 图片的读取与显示

1.1 图片的读取

1.2 显示的图片

1.2.1 显示原始图片

1.2.2 灰度图

1.3 BGR转换成灰度图、RGB

2. 保存图片

3. 视频的读取与显示

4. 截取图像部分

5. 颜色通道提取

6. 边界填充

7. 数值计算

8. 图像融合

9. 知识点总结*

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