前言
最近在學習opencv，使用的是python接口。于是想著寫些相關的筆記供以后參考，有不足之處希望大家指出。
使用python學習opencv需要下載opencv第三方庫。
使用pip安裝即可。
安裝命令：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python(opencv的貢獻庫)
引入opencv
讀取圖片：
img=cv2.imread('cat.jpg') # cat.jpg路徑為相對路徑
# 讀取圖片轉換為灰度圖片
img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
展示圖片：
# 圖像的顯示,也可以創建多個窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待時間，毫秒級，0表示任意鍵終止
cv2.waitKey(0)
# 開啟另一個窗口，圖片顯示10000毫秒后自動退出窗口
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
讀取圖片的規格：
該屬性返回的結果為hwc(h:height長度,w:weight寬度,c:channel通道)如rgb圖像為三通道圖像c值為3。
保存圖片：
#保存
# mycat為自定義名稱，.png為圖片保存格式
cv2.imwrite('mycat.png',img)
顯示讀取圖片讀取格式：
圖片size屬性：
圖片dtype屬性：
視頻讀取：
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 檢查是否打開正確
if vc.isOpened():
oepn, frame = vc.read()
else:
open = False
對讀取視頻中的幀進行相應處理：
下面代碼為將所有幀轉換為灰度圖形式。
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:
break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()
截取圖像部分：
img=cv2.imread('cat.jpg')
# 截取指定位置像素點
cat=img[0:50,0:200]
cv_show('cat',cat)
顏色通道提取
將其他通道置零的方式實現顏色通道提取：
# 切分顏色通道
b,g,r=cv2.split(img)
# 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('G',cur_img)
# 只保留B
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,1] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show('B',cur_img)
顏色通道融合
# 顏色通道融合
img=cv2.merge((b,g,r))
邊界填充：
# 設定上下左右需要填充像素個數
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)
# 下面最后一個參數為圖像填充邊界類型
# BORDER_REPLICATE復制原圖邊緣進行填充
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相對對稱的反射法
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
# BORDER_WRAP 外包裝法
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
# BORDER_CONSTANT使用常數值進行填充
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
# 顯示上述處理結果代碼
import matplotlib.pyplot as plt
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')
plt.show()
對圖片進行算數運算：
# 表示所有像素點對應值都加10，用于調節圖片亮度
# 若數值超過255將會進行 % 255操作
img_cat2= img_cat +10
# 顯示圖片前5行，所有列，0表示單通道形式圖片展示結果為灰色
img_cat[:5,:,0]
# 數值超過255，值等于255
cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]
圖像融合
兩張圖片要進行融合需要圖片規格一致，對于規格不一致的圖片需要用resize()方法調節規格。
# 指定像素
img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))
img_dog.shape
# x為以前的4倍，y為以前的4倍
res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4)
# 融合圖片 貓的權重為0.4,狗的權重為0.6,0為偏執項
res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)
下一節：opencv python簡易文檔之圖像處理算法
總結
到此這篇關于opencv python簡易文檔之圖片基本操作指南的文章就介紹到這了,更多相關opencv python圖片基本操作內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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