通过Python 接口使用OpenCV的方法_Python

一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV

解压 opencv，添加系统环境变量，计算机-->右键属性-->高级系统设置-->环境变量-->系统变量-->编辑path-->添加 F:\Program Files (x86)\opencv-3.2.0-vc14\build\x64\vc14\bin

拷贝 opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd 到 Anaconda2/Lib/Site-packages/

注意：从上面python/2.7可以看出，opencv 官方的 python 接口只支持 Anaconda2的版本，如果你装的是 Anaconda3 的话，可以打开cmd，然后执行conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3;

也可以参考此文章进行 Anaconda3 的配置

打开 ipython 测试一下

1 2	`import cv2` `print(cv2.__version__)`

二、OpenCV 基础知识

1. 读取、显示和写入图像

									import cv2

									import matplotlib.pyplot as plt

									# 读取图像，第二个参数可以为1(默认读入彩图, 可省略), 0(以灰度图读入)

									im = cv2.imread('empire.jpg', 1) # 函数imread()返回图像为一个标准的 NumPy 数组

									h,w = im.shape[:2]

									print h,w

									# 显示图像，第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像，窗口会自动调整为图像大小。

									cv2.imshow('image', img)

									cv2.waitKey(0) # 为防止图像一闪而过，无限期的等待键盘输入

									cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有图像

									# 保存图像(必须设置保存图像的路径和扩展名)

									cv2.imwrite('result.png', im)

									# 使用 plt 显示图像(可显示像素坐标及像素值)、保存图像

									plt.imshow(im, cmap='gray', interpolation='bicubic')

									plt.show()

									plt.savefig('figpath.png', bbox_inches='tight')

2. 颜色空间转换

在OpenCV 中，图像不是按传统的RGB 颜色通道，而是按BGR 顺序（即RGB 的倒序）存储的。读取图像时默认的是BGR，但是还有一些可用的转换函数。颜色空间的转换可以用函数cvtColor() 来实现。

									# 1.使用opencv读取并创建灰度图像，按 BGR 顺序

									im = cv2.imread('empire.jpg')

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

									# 2.使用matplotlib.image 读入并创建灰度图像，按 RGB 顺序

									import matplotlib.image as mpl_img

									im = mpl_img.imread('empire.jpg')

									gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

									# Note: 注意1和2的区别在颜色转换代码

									# 常用：cv2.COLOR_BGR2RGB、cv2.COLOR_GRAY2BGR、cv2.COLOR_BGR2HSV

3. 在图像上画直线、矩形、圆、多边形(曲线)

画直线：cv2.line()

									import cv2

									# 读取图像，按 BGR 顺序

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

									# 传入图像、起点坐标、终点坐标、线的颜色(color)、线的厚度(thickness)

									# color : Color of the shape. for BGR, pass it as a tuple, eg: (255,0,0) for blue. For grayscale, just pass the scalar value.

									# thickness : if -1 is passed for closed figures like circles, it will fill the shape, default thickness = 1.

									img = cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)

画矩形：cv2.rectangle()

1 2	`# 需要传入图像、左上角顶点坐标、右下角顶点坐标、颜色、线宽` `img = cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3)`

画圆：cv2.circle()

									# 需要传入图像、圆的中心点坐标、半径、颜色、线宽

									img = cv2.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1)

									# If -1 is passed for closed figures like circles, it will fill the shape. default thickness = 1

画多边形(包括曲线)：cv2.polylines()

									# 数组的数据类型必须为int32，若知道曲线方程，可以生成一堆点，就可以画出曲线来啦

									pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)

									# 第一个参数为-1, 表明这一维的长度(点的数量)是根据后面的维度的计算出来的

									pts = pts.reshape((-1,1,2))

									# 如果第三个参数是False，我们得到的多边形是不闭合的(首尾不相连)

									img = cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))

在图片上添加文字：cv2.putText()

									font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

									# 第 3~6 个参数为：bottom-left corner where data starts、font size、color、thickness

									cv2.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

4. 图像的基础操作

获取并修改像素值

									import cv2

									import numpy as np

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

									px = img[100, 100]

									print px

									[57 63 68]

									# accessing only blue pixel

									blue = img[100, 100, 0]

									print blue

									57 

									# modify the pixel

									img[100, 100] = [255, 255, 255]

									print img[100, 100]

									[255 255 255]

									# channel 2 所有值置为0 

									img[:, :, 2] = 0

获取图像属性

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

									print img.shape

									(960L, 1280L, 3L)

									print img.size

									3686400

									print img.dtype

									uint8

选取图像块

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

									# select the ball and copy it to another region

									ball = img[280:340, 330:390] # 注意：340和390取不到

									img[273:333, 100:160] = ball

以上这篇通过Python 接口使用OpenCV的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160

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