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這篇文章將為大家詳細講解有關opencv python之圖片基本操作的示例分析,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
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
import cv2
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:
img.shape
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:
type(img)
圖片size屬性:
# h*w img.size
圖片dtype屬性:
# 查看數據類型 img.dtype
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)
關于“opencv python之圖片基本操作的示例分析”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。
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