Python-OpenCV —— 基本操作詳解


OpenCV是一個基於BSD許可(開源)發行的跨平台計算機視覺庫,可以運行在Linux、Windows、MacOS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量C++類構成,同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口,實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。

簡言之,通過openCV可實現 計算機圖像、視頻編輯。廣泛應用於 圖像識別、運動跟蹤、機器視覺等領域。(OpenCV-Python就是用Python包裝了C++的實現,背后實際就是C++的代碼在跑,所以代碼的運行速度跟原生C/C++速度一樣快,而且更加容易編寫。)

基礎操作函數

cv2.imread()——讀取圖像

函數格式cv2.imread(img,flag)
flag取值可以為

  • cv2.IMREAD_COLOR 默認、彩色照片  1
  • cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度照片  0
  • cv2.IMREAD_UNCHANGED 加載原圖通道    -1
  • 也可以通過1、 0、-1 指定上述三個模式
1 import cv2
2 
3 # 灰度模式打開圖片
4 img = cv2.imread('messi5.jpg',0)

cv2.imshow()——顯示圖片

1 cv2.imshow('image',img)  #第一個為顯示的圖片名字,第二個為圖片
2 cv2.waitKey(0)  #不停刷新圖片,直到你按下任意按鍵退出
3 cv2.destroyAllWindows()  #關閉所有顯示框,若只關閉一個,可 cv2.destroyWindow()單獨指定

cv2.imwrite()——保存圖片

cv2.imwrite('messigray.png',img) #第一個參數為文件名,第二個為要保存的圖像。

cv2.VideoCapture()——捕捉視頻圖像

 1 import numpy as np
 2 import cv2
 3 
 4 #創建一個VideoCapture項目,0代表選擇第一個設備
 5 cap = cv2.VideoCapture(0)
 6 
 7 while(True):
 8     # 捕捉每一幀圖像,返回兩個參數ret為是否返回圖片(True or False),frame為返回的圖片
 9     ret, frame = cap.read()
10 
11     # 通過cv2.cvtColor轉換顏色格式為灰度模式
12     gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
13 
14     # 播放每一幀圖像
15     cv2.imshow('frame',gray)
16     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
17         break
18 
19 # 最后要記得釋放capture
20 cap.release()
21 cv2.destroyAllWindows()

還可以通過更改設備號為文件名來播放視頻(此處播放無聲音),並且通過cv2.WaitKey()來控制播放速度,可以制作慢動作視頻等等

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

cv2.VideoWriter()——保存視頻

 

import numpy as np
import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

#fourcc是一種編碼格式,我們保存視頻時要指定文件名、編碼格式、FPS、輸出尺寸、顏色模式
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480))   #輸出文件名、FourCC、幀率、大小
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if ret==True:
        #cv2.flip(img,flag)  翻轉圖像(1水平翻轉、0垂直翻轉、-1水平垂直翻轉)
        frame = cv2.flip(frame,0)

        # 寫入視頻幀
        out.write(frame)

        cv2.imshow('frame',frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

 

此外還有不常用的:

cv2.line(), cv2.circle() , cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText()

cv2.setMouseCallback()——鼠標繪圖

import cv2
import numpy as np

#初始化
drawing = False #為真時開始畫圖
mode = True #為真時畫舉行,為假時畫圓
ix,iy = -1,-1


def draw_circle(event,x,y,flags,param):
    global ix,iy,drawing,mode

    #鼠標左鍵按下時
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        ix,iy = x,y

    #鼠標移動時
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing == True:
            if mode == True:
                cv2.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)
            else:
                cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)

    #鼠標抬起時
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
        if mode == True:
            cv2.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)
        else:
            cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)


#初始化圖像
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
cv2.namedWindow('image')
cv2.setMouseCallback('image',draw_circle)

#按下"m"來切換模式
while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == ord('m'):
        mode = not mode
    elif k == 27:
        break

cv2.destroyAllWindows()

array.item()、array.itemset()——查看並修改單一像素值

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('messi5.jpg')

# 指定像素點
px = img[100,100]
print(px)
#[157 166 200]

# 獲取藍色像素值
blue = img[100,100,0]
print(blue)
#157

img.shape img.size img.dtype —— 查看圖片尺寸、大小、數據類型

>>> print img.shape
(342, 548, 3)

>>> print img.size
562248

>>> print img.dtype
uint8

cv2.split cv2.merge —— 分離、合並通道(注意:有損分離)

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

#或者
>>> b = img[:,:,0]

#也可以通過這種形式快速指定紅色通道像素值為0
>>> img[:,:,2] = 0

cv2.copyMakeBorder() —— 給圖片加一個相框

可以指定下列參數

  • src - 你的圖片
  • top, bottom, left, right - 上下左右邊框寬度
  • borderType - 邊框類型(下面詳細展示,不做具體講解)
    • cv2.BORDER_CONSTANT
    • cv2.BORDER_REFLECT
    • cv2.BORDER_REFLECT_101 or cv2.BORDER_DEFAULT
    • cv2.BORDER_REPLICATE
    • cv2.BORDER_WRAP
  • value - 當類型為cv2.BORDER_CONSTANT時需要額外指定的值
  •  1 import cv2
     2 import numpy as np
     3 from matplotlib import pyplot as plt
     4 
     5 BLUE = [255,0,0]
     6 
     7 img1 = cv2.imread('opencv_logo.png')
     8 
     9 replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)
    10 reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)
    11 reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)
    12 wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)
    13 constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)
    14 
    15 plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')
    16 plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')
    17 plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')
    18 plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')
    19 plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')
    20 plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')
    21 
    22 plt.show()

    cv2.inRange —— 用來追蹤物體

 HSV是一個常用於顏色識別的模型,相比BGR更易區分顏色,轉換模式用COLOR_BGR2HSV表示。

經驗之談:OpenCV中色調H范圍為[0,179],飽和度S是[0,255],明度V是[0,255]。雖然H的理論數值是0°~360°,但8位圖像像素點的最大值是255,所以OpenCV中除以了2,某些軟件可能使用不同的尺度表示,所以同其他軟件混用時,記得歸一化。
現在,我們實現一個使用HSV來只顯示視頻中藍色物體的例子,步驟如下:
1、捕獲視頻中的一幀
2、從BGR轉換到HSV
3、提取藍色范圍的物體
4、只顯示藍色物體

 

 
        
 1 capture = cv2.VideoCapture(0)
 2 # 藍色的范圍,不同光照條件下不一樣,可靈活調整
 3 lower_blue = np.array([100, 110, 110])
 4 upper_blue = np.array([130, 255, 255])
 5 while(True):
 6     # 1.捕獲視頻中的一幀
 7     ret, frame = capture.read()
 8     # 2.從BGR轉換到HSV
 9     hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
10     # 3.inRange():介於lower/upper之間的為白色,其余黑色
11     mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
12     # 4.只保留原圖中的藍色部分
13     res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
14     cv2.imshow('frame', frame)
15     cv2.imshow('mask', mask)
16     cv2.imshow('res', res)
17     if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
18         break
19 
20 作者:IConquer
21 鏈接:https://www.jianshu.com/p/885f7992b8fc
22 來源:簡書
23 簡書著作權歸作者所有,任何形式的轉載都請聯系作者獲得授權並注明出處。

 

 1 import numpy as np
 2 import cv2
 3 
 4 cv2.namedWindow('hello blue!')
 5 capture = cv2.VideoCapture(0)
 6 #設定藍色的范圍HSV
 7 # lower_color = np.array([100,110,110])
 8 # upper_color = np.array([130,255,255])
  #設定綠色的范圍HSV
 9 lower_color = np.array([37, 43, 46])
10 upper_color = np.array([77, 255, 255])
11 
12 while True:
13     #1、捕獲攝像頭的一幀畫面
14     ret,frame = capture.read()
15     #2、從BRG轉換為HSV(色調H范圍為[0,179],飽和度S是[0,255],明度V是[0,255])
16     hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
17     #3、inRange():介於lower_color 和 upper_color之間的為白色,其余為黑色
18     mask = cv2.inRange(hsv,lower_color,upper_color)
19     #4、只保留原圖中的藍色部分
20     reserve = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask)
21     cv2.imshow('frame',frame)
22     cv2.imshow('mask',mask)
23     cv2.imshow('reserve',reserve)
24     if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
25         break
26 
27 #釋放攝像頭
28 capture.release()
29 #關閉窗口
30 cv2.destroyAllWindows()

 

 
       


免責聲明!

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用,本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益,請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。



 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM