第一章：OpenCV入門

OpenCV是一個(gè)開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，1999年有英特爾的Gary Bradski啟動(dòng)。OpenCV庫由C和C++語言編寫，涵蓋計(jì)算機(jī)視覺各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的500多個(gè)函數(shù)，可以在多個(gè)操作系統(tǒng)上運(yùn)行。它旨在提供一個(gè)簡潔而又高效的接口，從而幫助共奪得開發(fā)人員快速的構(gòu)建視覺系統(tǒng)。

本章主要介紹OpenCV的簡單使用

圖像處理的基本操作：

圖像處理的最基本操作包括：

• 讀取圖像
• 顯示圖像
• 保存圖像

1. 讀取圖像：

在OpenCV中使用cv2.imread()函數(shù)來讀取圖像，該函數(shù)支持各種靜態(tài)圖像格式。

語法為：retval = cv2.imread( filename[, flags] )

• retval：返回值，讀取到的圖像。如果未讀取到圖像，則返回 None
• filename：表示要讀取的圖像的完整路徑。
• flags：是讀取標(biāo)記。該標(biāo)記用來控制讀取文件的類型，具體如下表表示。
  注意：表中第一列參數(shù)和第三列參數(shù)是等價(jià)的。即：cv2.IMREAD_UNCHANGED = -1

值含義數(shù)值

cv2.IMREAD_UNCHANGED	保持原格式不變	-1
cv2.IMREAD_GRAYSCALE	將圖像調(diào)整為單通道灰度圖像	0
cv2.IMREAD_COLOR	將圖像調(diào)整為3通道的BGR圖像。該值是默認(rèn)值	1
cv2.IMREAD_ANYDEPTH	當(dāng)載入的圖像深度為16位或者32位時(shí)，就返回其對(duì)應(yīng)深度的圖像；否則，將其轉(zhuǎn)換為8位圖像	2
cv2.IMREAD_ANYCOLOR	以任何可能的顏色格式讀取圖像	4
cv2.IMREAD_LOAD_GDAL	使用gdal驅(qū)動(dòng)程序加載圖像	8
cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2	將圖像轉(zhuǎn)化為單通道灰度圖像，并將圖像尺寸減小1/2
cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2	將圖像轉(zhuǎn)換為3通道BGR彩色圖像，并將圖像尺寸減小1/2
cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4	將圖像轉(zhuǎn)化為單通道灰度圖像，并將圖像尺寸減小1/4
cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4	將圖像轉(zhuǎn)換為3通道BGR彩色圖像，并將圖像尺寸減小1/4
cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8	將圖像轉(zhuǎn)化為單通道灰度圖像，并將圖像尺寸減小1/8
cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8	將圖像轉(zhuǎn)換為3通道BGR彩色圖像，并將圖像尺寸減小1/8
cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION	不以EXIF的方向?yàn)闃?biāo)記旋轉(zhuǎn)圖像

函數(shù)cv2.imread()支持讀取多種不同類型的圖像：

例如：使用cv2.imread()函數(shù)讀取圖像

import cv2 lena = cv2.imread("sky.png") print(lena)

2. 顯示圖像：

在OpenCV中提供了多個(gè)與顯示相關(guān)的函數(shù)：

• namedWidow函數(shù)：

• 用來創(chuàng)建指定名稱的窗口

• 語法格式：None = cv2.namedWindow( winname ) 式中 winname 指的是創(chuàng)建窗口的名稱
  例如創(chuàng)建一個(gè)名字為lesson的窗口

  CV2.namedWindow("lesson")

• imshow函數(shù)：

  • 用來顯示圖像
  • 語法格式：None = cv2.imshow( winname, mat ) 式中winname為窗口名稱，mat為要顯示的圖像。

  例如：

  import cv2 lena = cv2.imread("lena.bmp") cv2.namedWindow("lesson") cv2.imshow("lesson", lena)

  上述代碼中，首先通過cv2.imread()函數(shù)讀取圖像lena.bmp，然后通過cv2.namedWindow()函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)名為lesson的窗口，最后通過cv2.imshow()函數(shù)在lesson窗口中顯示圖像lena.bmp。

  注意：在實(shí)際使用中也可以不創(chuàng)建窗口，直接使用函數(shù)cv2.imshow()引用一個(gè)并不存在的創(chuàng)空，并在其中顯示指定的圖像，如：

  import cv2 lena = cv2.imread("lena.bmp") cv2.imshow("demo", lena)

• waitKey函數(shù)：

  • 用來等待按鍵，當(dāng)用戶按下鍵盤后，該語句會(huì)被執(zhí)行，并返回一個(gè)值
  • 語法：retval = cv2.waitKey([delay])
    • retval：表示返回值。如果沒有按鍵被按下，則返回-1；如果有按鍵備案下則返回該按鍵的ASCII碼
    • delay：表示等待鍵盤觸發(fā)的時(shí)間，單位是ms。當(dāng)該值為負(fù)數(shù)或者0時(shí)，表示無限等待。默認(rèn)為0

  實(shí)際使用中，可以通過函數(shù)cv2.waitKey()獲取按下的按鍵，并針對(duì)不同的鍵做出不同的反應(yīng)從而實(shí)現(xiàn)交互功能

  import cv2 lenam = cv2.imread("lena.png") cv2.imshow("demo", lena) key = cv2.waitKey() if key == ord("A"):CV2.imshow("PressA", lena) elif key == ord("B"):cv2.imshow("PressB", lena)

• destroyWindow函數(shù)：

  • 用來釋放（銷毀）指定窗口
  • 語法：None = cv2.destroyWindow( winname ) winname為窗口名字
  import cv2 lena = cv2.imread("lena.png") cv2.imshow("demo", lena) cv2.waitKey() cv2.destroyWindow("demo")

• destroyAllWindows函數(shù)

  • 用來釋放（銷毀）所有窗口
  • 語法：None = cv2.destroyAllWindows()
  import cv2 lena = cv2.imread("lena.png") cv2.imshow("demo1", lena) cv2.imshow("demo2", lena) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

3. 保存圖像

在OpenCV中使用函數(shù)cv2.imwrite()來保存圖像，該函數(shù)的語法是：

• retval = cv2.imwrite( filename , img [, params ])

參數(shù)：

• retval：返回值。如果保存成功，則返回True；如果失敗，則返回False
• filename：要保存目標(biāo)文件的完整路徑。
• img：要保存的圖像
• params：保存類型參數(shù)，可選。

import cv2 lena = cv2.imread("lena.png") r = cv2.imwrite("result.png", lena)

OpenCV貢獻(xiàn)庫介紹

目前，OpenCV庫包含如下兩部分：

• OpenCV主庫：即通常安裝的OpenCV庫，該庫成熟穩(wěn)定，有核心的OpenCV團(tuán)隊(duì)維護(hù)
• OpenCV貢獻(xiàn)庫：該擴(kuò)展庫的名稱為opencv_contrib，主要有社區(qū)開發(fā)和維護(hù)，其包含的視覺應(yīng)用比OpenCV主庫更全面。需要注意的是，OpenCV貢獻(xiàn)庫中包含非OpenCV許可的部分，并且包含專利保護(hù)的算法。因此使用該模塊前需要特別注意。
• OpenCV貢獻(xiàn)庫中包含非常多的擴(kuò)展模塊：
  • bioinspired：生物視覺模塊
  • datasets：數(shù)據(jù)集讀取模塊
  • dnn：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊
  • face：人臉識(shí)別模塊
  • matlab：MATLAB接口模塊
  • stereo：雙目立體匹配模塊
  • text：視覺文本匹配模塊
  • tracking：基于視覺的目標(biāo)跟蹤模塊
  • ximgpro：圖像處理擴(kuò)展模塊
  • xobjdetect：增強(qiáng)2D目標(biāo)檢測(cè)模塊
  • datasets：數(shù)據(jù)集讀取模塊
  • dnn：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊
  • face：人臉識(shí)別模塊
  • matlab：MATLAB接口模塊
  • stereo：雙目立體匹配模塊
  • text：視覺文本匹配模塊
  • tracking：基于視覺的目標(biāo)跟蹤模塊
  • ximgpro：圖像處理擴(kuò)展模塊
  • xobjdetect：增強(qiáng)2D目標(biāo)檢測(cè)模塊
  • xphoto：計(jì)算 攝影擴(kuò)展模塊

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的第一章：OpenCV入门的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。