前言
最近在学习opencv，使用的是python接口。于是想着写些相关的笔记供以后参考，有不足之处希望大家指出。
使用python学习opencv需要下载opencv第三方库。
使用pip安装即可。
安装命令：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python(opencv的贡献库)
引入opencv
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import cv2 |
读取图片：
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img=cv2.imread('cat.jpg') # cat.jpg路径为相对路径# 读取图片转换为灰度图片img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) |
展示图片：
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# 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) # 开启另一个窗口，图片显示10000毫秒后自动退出窗口cv2.waitKey(10000) cv2.destroyAllWindows() |
读取图片的规格：
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img.shape |
该属性返回的结果为hwc(h:height长度,w:weight宽度,c:channel通道)如rgb图像为三通道图像c值为3。
保存图片：
#保存
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# mycat为自定义名称，.png为图片保存格式cv2.imwrite('mycat.png',img) |
显示读取图片读取格式：
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type(img) |
图片size属性：
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# h*wimg.size |
图片dtype属性：
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# 查看数据类型img.dtype |
视频读取：
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vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')# 检查是否打开正确if vc.isOpened(): oepn, frame = vc.read()else: open = False |
对读取视频中的帧进行相应处理：
下面代码为将所有帧转换为灰度图形式。
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while open: ret, frame = vc.read() if frame is None: break if ret == True: gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('result', gray) if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27: breakvc.release()cv2.destroyAllWindows() |
截取图像部分：
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img=cv2.imread('cat.jpg')# 截取指定位置像素点cat=img[0:50,0:200] cv_show('cat',cat) |
颜色通道提取
将其他通道置零的方式实现颜色通道提取：
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# 切分颜色通道b,g,r=cv2.split(img) |
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# 只保留Rcur_img = img.copy()cur_img[:,:,0] = 0cur_img[:,:,1] = 0cv_show('R',cur_img)# 只保留Gcur_img = img.copy()cur_img[:,:,0] = 0cur_img[:,:,2] = 0cv_show('G',cur_img)# 只保留Bcur_img = img.copy()cur_img[:,:,1] = 0cur_img[:,:,2] = 0cv_show('B',cur_img) |
颜色通道融合
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# 颜色通道融合img=cv2.merge((b,g,r)) |
边界填充：
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# 设定上下左右需要填充像素个数top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)# 下面最后一个参数为图像填充边界类型# BORDER_REPLICATE复制原图边缘进行填充replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)# BORDER_REFLECT反射法reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)# BORDER_REFLECT_101相对对称的反射法reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)# BORDER_WRAP 外包装法wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)# BORDER_CONSTANT使用常数值进行填充constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) |
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# 显示上述处理结果代码import matplotlib.pyplot as pltplt.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')plt.show() |
对图片进行算数运算：
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# 表示所有像素点对应值都加10，用于调节图片亮度# 若数值超过255将会进行 % 255操作img_cat2= img_cat +10# 显示图片前5行，所有列，0表示单通道形式图片展示结果为灰色img_cat[:5,:,0] |
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# 数值超过255，值等于255cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0] |
图像融合
两张图片要进行融合需要图片规格一致，对于规格不一致的图片需要用resize()方法调节规格。
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# 指定像素img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))img_dog.shape# x为以前的4倍，y为以前的4倍res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4) |
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# 融合图片 猫的权重为0.4,狗的权重为0.6,0为偏执项res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0) |
总结
到此这篇关于opencv python简易文档之图片基本操作指南的文章就介绍到这了,更多相关opencv python图片基本操作内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/Kyrie6c/article/details/119542415
