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python PIL，Py之cv2：cv2(OpenCV，opencv-python)庫的簡介、安裝、使用方法(常見函數、圖像基本運算等)最強詳細攻略

 2023-11-19 阅读 57 评论 0

摘要：Py之cv2：cv2(OpenCV，opencv-python)庫的簡介、安裝、使用方法(常見函數、圖像基本運算等)最強詳細攻略 目錄 cv2(OpenCV，opencv-python)庫的簡介 1、OpenCV應用領域 1.1、計算機視覺領域方向 1.2、計算機操作底層技術 cv2(OpenCV，opencv-python)庫

Py之cv2：cv2(OpenCV，opencv-python)庫的簡介、安裝、使用方法(常見函數、圖像基本運算等)最強詳細攻略

目錄

cv2(OpenCV，opencv-python)庫的簡介

1、OpenCV應用領域

1.1、計算機視覺領域方向

1.2、計算機操作底層技術

cv2(OpenCV，opencv-python)庫的安裝

1、安裝OpenCV的幾種方法

T1、直接命令法 ?

T2、使用whl文件法

T3、Anaconda 環境下安裝

2、測試是否成功

cv2(OpenCV，opencv-python)庫的使用方法(常見函數、圖像基本運算等)

1、基礎函數

1.1、cv2.imread、cv2.imshow、cv2.imwrite、img.copy()?、cv2.resize、cv2.flip、cv2.warpAffine、cv2.putText、cv2.rectangle、cv2.boundingRect等函數

1.2、cvtColor之Opencv2.x和Opencv3.x

2、圖像基本運算

3、Image.open 和cv2.imread 的區別及其轉換

python PIL，

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cv2(OpenCV，opencv-python)庫的簡介

? ? ? ?OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫。OpenCV的建立是為了為計算機視覺應用程序提供一個通用的基礎設施，并加速在商業產品中使用機器感知。作為bsd許可的產品，OpenCV使企業可以很容易地利用和修改代碼。
? ? ? ?該庫有超過2500個優化算法，其中包括經典和最先進的計算機視覺和機器學習算法的綜合集。這些算法可以用來檢測和識別人臉、識別物體、對視頻中的人類動作進行分類、跟蹤相機運動、跟蹤移動的物體、提取物體的3D模型、從立體相機中生成3D點云、將圖像拼接在一起生成整個場景的高分辨率圖像、從圖像數據庫中查找相似的圖像、從使用閃光燈拍攝的圖像中去除紅眼、跟蹤眼球運動、識別風景并建立標記，以增強現實覆蓋它等。OpenCV擁有超過4.7萬人的用戶社區，估計下載量超過1800萬次。該圖書館廣泛用于公司、研究小組和政府機構。
? ? ? ?除了像谷歌、雅虎、微軟、英特爾、IBM、索尼、本田、豐田等知名公司都使用了OpenCV庫之外，還有許多像Applied Minds、VideoSurf和Zeitera這樣的初創公司也廣泛使用了OpenCV。OpenCV的應用范圍很廣泛，從將街景圖像拼接在一起，在以色列檢測監控視頻中的入侵行為，在中國監控礦山設備，在柳樹車庫幫助機器人導航和拾取物體，在歐洲檢測游泳池溺水事故，在西班牙和紐約運行互動藝術，在土耳其檢查跑道上的碎片，在世界各地的工廠檢查產品標簽，在日本快速人臉檢測。
? ? ? ?它有c++， Python, Java和MATLAB接口，支持Windows, Linux, Android和Mac OS跨平臺計算機視覺庫。OpenCV主要傾向于實時視覺應用程序，并在可用時利用MMX和SSE指令。目前正在積極開發功能齊全的cuda和OpenCL接口。有超過500種算法，組成或支持這些算法的函數數量大約是這些算法的10倍。OpenCV是用c++原生編寫的，它有一個模板化接口，可以與STL容器無縫地工作。
? ? ? ?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。 OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。?
? ? ? ?在計算機視覺項目的開發中，OpenCV作為較大眾的開源庫，擁有了豐富的常用圖像處理函數庫，采用C/C++語言編寫，可以運行在Linux/Windows/Mac等操作系統上，能夠快速的實現一些圖像處理和識別的任務。此外，OpenCV還提供了Java、python、cuda等的使用接口、機器學習的基礎算法調用，從而使得圖像處理和圖像分析變得更加易于上手，讓開發人員更多的精力花在算法的設計上。

opencv4。官方網站：https://opencv.org/

1、OpenCV應用領域

1.1、計算機視覺領域方向

  • 人機互動
  • 物體識別
  • 圖像分割
  • 人臉識別
  • 動作識別
  • 運動跟蹤
  • 機器人
  • 運動分析
  • 機器視覺
  • 結構分析
  • 汽車安全駕駛

1.2、計算機操作底層技術

  • 圖像數據的操作：?分配、釋放、復制、設置和轉換。 圖像是視頻的輸入輸出I/O ，文件與攝像頭的輸入、圖像和視頻文件輸出）。
  • ?矩陣和向量的操作以及線性代數的算法程序：矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等。
  • 各種動態數據結構：列表、隊列、集合、樹、圖等。?
  • 基本的數字圖像處理：濾波、邊緣檢測、角點檢測、采樣與差值、色彩轉換、形態操作、直方圖、圖像金字塔等。?
  • 結構分析：連接部件、輪廓處理、距離變換、各自距計算、模板匹配、Hough變換、多邊形逼近、直線擬合、橢圓擬合、Delaunay 三角劃分等。?
  • 攝像頭定標：發現與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩陣估計、立體對應。
  • 運動分析：光流、運動分割、跟蹤。?
  • 目標識別：特征法、隱馬爾可夫模型：HMM。
  • 基本的GUI：圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理、滾動條。?
  • 圖像標注：線、二次曲線、多邊形、畫文字。

cv2(OpenCV，opencv-python)庫的安裝

1、安裝OpenCV的幾種方法

安裝OpenCV的經驗總結與注意事項：

  • 安裝的時候是 opencv_python，但在導入的時候采用 import cv2。
  • 因為OpenCV依賴一些庫，可以在本博客中查找一些依賴庫的安裝方法，例如安裝Numpy方法等，本博客應有盡有！

T1、直接命令法 ?

pip install opencv-python ?

opencv3，

T2、使用whl文件法

第一步，官網下載whl文件。https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv，下載相應Python版本的OpenCV的whl文件，比如如本人下載的為opencv_python?3.4.1?cp36?cp36m?win_amd64.whl
第二步，pip命令安裝。在whl文件所在目錄下，命令 進行安裝即可

pip install opencv_python?3.4.1?cp36?cp36m?win_amd64.whl

python3.7。

T3、Anaconda 環境下安裝

pip install?opencv-python
conda install?opencv-python? ? ? //Anaconda 環境下安裝，先打開Anaconda Prompt，再輸入本命令進行安裝！

20191128更新記錄

python怎么用、

2、測試是否成功

最后，檢測安裝情況

import cv2

哈哈，大功告成！

cv2(OpenCV，opencv-python)庫的使用方法(常見函數、圖像基本運算等)

python3。Welcome to OpenCV-Python Tutorials’s documentation!
CV：計算機視覺圖像的基礎知識—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎

1、基礎函數

1.1、cv2.imread、cv2.imshow、cv2.imwrite、img.copy()?、cv2.resize、cv2.flip、cv2.warpAffine、cv2.putText、cv2.rectangle、cv2.boundingRect等函數

cv2.imread(filepath,flags)? ? ?#讀入一張圖像

  • filepath：要讀入圖片的完整路徑
  • flags：讀入圖片的標志?
    • cv2.IMREAD_COLOR：默認參數，讀入一副彩色圖片，忽略alpha通道
    • cv2.IMREAD_GRAYSCALE：讀入灰度圖片
    • cv2.IMREAD_UNCHANGED：顧名思義，讀入完整圖片，包括alpha通道

cv2.imshow(wname,img)? ? ?#顯示圖像

  • 第一個參數是顯示圖像的窗口的名字
  • 第二個參數是要顯示的圖像（imread讀入的圖像），窗口大小自動調整為圖片大小
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)   #等待鍵盤輸入，單位為毫秒，即等待指定的毫秒數看是否有鍵盤輸入，若在等待時間內按下任意鍵則返回按鍵的ASCII碼，程序繼續運行。
#若沒有按下任何鍵，超時后返回-1。參數為0表示無限等待。不調用waitKey的話，窗口會一閃而逝，看不到顯示的圖片。
cv2.destroyAllWindow()     #銷毀所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)   #銷毀指定窗口

cv2.imwrite(file，img，num)? ??#保存一張圖像

  • 第一個參數是要保存的文件名
  • 第二個參數是要保存的圖像。可選的第三個參數，它針對特定的格式：對于JPEG，其表示的是圖像的質量，用0 - 100的整數表示，默認95。
  • 第三個參數表示的是壓縮級別。默認為3.

img.copy()? ? #圖像復制

cv2.resize(image, image2,dsize) ? ? #圖像縮放：(輸入原始圖像，輸出新圖像，圖像的大小)

Python cv2、cv2.flip(img,flipcode)? ??? ? ? ? ? ? ? ? ? ?#圖像翻轉，flipcode控制翻轉效果。

  • flipcode = 0：沿x軸翻轉；flipcode > 0：沿y軸翻轉；flipcode < 0：x,y軸同時翻轉

cv2.warpAffine(img, M, (400, 600))? ? ? ?#圖像仿射變換 ：平移；裁剪、剪切、旋轉、仿射變換，
M、M_crop、M_shear、M_rotate

cv2.putText(img,'text',(50,150)? ? ? #圖像添加文字：(照片，添加的文字，左上角坐標，字體，字體大小，顏色，字體粗細)

cv2.putText(image, caption, (b[0], b[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), 1)
cv2.putText(I,'there 0 error(s):',(50,150),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,6,(0,0,255),25)

cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)? ? #畫出矩行：img原圖、(x，y)是矩陣的左上點坐標、(x+w，y+h)是矩陣的右下點坐標、(0,255,0)是畫線對應的rgb顏色、2是所畫的線的寬度。

cv2.boundingRect(img) ? ? ? ? ?#返回圖像的四值屬性：img是一個二值圖，即是它的參數； 返回四個值，分別是x，y，w，h； x，y是矩陣左上點的坐標，w，h是矩陣的寬和高。

1.2、cvtColor之Opencv2.x和Opencv3.x

python traceback。cv2.cvtColor()? ? ? #圖像顏色空間轉換

  • img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY) ? #灰度化：彩色圖像轉為灰度圖像
  • img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB) ? #彩色化：灰度圖像轉為彩色圖像
  • # cv2.COLOR_X2Y，其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

2、圖像基本運算

? ? ?圖像的基本運算有很多種，比如兩幅圖像可以相加、相減、相乘、相除、位運算、平方根、對數、絕對值等；圖像也可以放大、縮小、旋轉，還可以截取其中的一部分作為ROI（感興趣區域）進行操作，各個顏色通道還可以分別提取及對各個顏色通道進行各種運算操作。
bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not四個按位操作函數，是將基礎數學運算應用于圖像像素的處理中。

bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not這四個按位操作函數。
void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 & src2
void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 | src2
void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray());//dst = src1 ^ src2
void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,InputArray mask=noArray());//dst = ~src
  • bitwise_and()：是對二進制數據進行“與”操作，即對圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個像素值進行二進制“與”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0
  • bitwise_or()：是對二進制數據進行“或”操作，即對圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個像素值進行二進制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0
  • bitwise_xor()：是對二進制數據進行“異或”操作，即對圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個像素值進行二進制“異或”操作，1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0
  • bitwise_not()：是對二進制數據進行“非”操作，即對圖像（灰度圖像或彩色圖像均可）每個像素值進行二進制“非”操作，~1=0，~0=1

3、Image.open 和cv2.imread 的區別及其轉換

opencv安裝教程python？Image.open?打開來的圖像格式，cv2.imread? 讀出來是像素格式。

CV：Image.open 和cv2.imread的簡介、區別及PIL.Image格式/OpenCV格式相互轉換代碼實現之詳細攻略
?

相關應用：CV：利用python的cv2庫實現圖像數據增強—隨機裁剪、隨機旋轉、隨機hsv變換、隨機gamma變換代碼實現

python配置opencv。

參考文章
OpenCV之bitwise_and、bitwise_not等圖像基本運算及掩膜
模塊cv2的用法
?

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