Python用OpenCV 处理图像的基本操作

0x00. 图片读、写和显示操作

安装好 OpenCV 之后，首先尝试加载一张最简单的图片并显示出来，代码示例：

第一种方式使用cv2.cv的LoadImage、ShowImage和SaveImage函数

import cv2.cv as cv# 读图片image=cv.LoadImage('img/image.png', cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)#Load the image#Or just: image=cv.LoadImage('img/image.png')cv.NamedWindow('a_window', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE) #Facultativecv.ShowImage('a_window', image) #Show the image# 写图片cv.SaveImage("thumb.png", thumb)cv.WaitKey(0) #Wait for user input and quit

也可以直接使用cv2的imread、imwrite和imshow函数

import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('messi5.jpg',0)cv2.imshow('image',img)k = cv2.waitKey(0)if k == 27:         # wait for ESC key to exit    cv2.destroyAllWindows()elif k == ord('s'): # wait for 's' key to save and exit    cv2.imwrite('messigray.png',img)    cv2.destroyAllWindows()

imread函数还可以定义加载的mode，默认是以RGB模式处理图片：

import cv2grayImage = cv2.imread('MyPic.png', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)# 可选参数CV_LOAD_IMAGE_COLOR (BGR), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE (grayscale), CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED(neither)cv2.imwrite('MyPicGray.png', grayImage)

0x01. 获取图片属性

import cv2img = cv2.imread('img/image.png')print img.shape# (640, 640, 3)print img.size# 1228800print img.dtype# uint8# 在debug的时候，dtype很重要

0x02. 输出文本

在处理图片的时候，我们经常会需要把一些信息直接以文字的形式输出在图片上，下面的代码将实现这个效果：

import cv2.cv as cvimage=cv.LoadImage('img/lena.jpg', cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR) #Load the imagefont = cv.InitFont(cv.CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1, 0, 3, 8) #Creates a fonty = image.height / 2 # y position of the textx = image.width / 4 # x position of the textcv.PutText(image,"Hello World !", (x,y),font, cv.RGB(255, 255, 255)) #Draw the textcv.ShowImage('Hello World', image) #Show the imagecv.WaitKey(0)

cv2:

cv2.putText(frame, 'Hello World', (300,100), 0, 0.5, (0,0,255),2)

0x03. 缩放图片

下面的例子将实现缩放图片并保存，这个在使用 OpenCV 做图像处理的时候都是很常用的操作：

import cv2.cv as cvim = cv.LoadImage("img/alkaline.jpg") #get the imagethumb = cv.CreateImage((im.width / 2, im.height / 2), 8, 3) #Create an image that is twice smaller than the originalcv.Resize(im, thumb) #resize the original image into thumb#cv.PyrDown(im, thumb)cv.SaveImage("thumb.png", thumb) # save the thumb image

cv2:

import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('messi5.jpg')res = cv2.resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)#ORheight, width = img.shape[:2]res = cv2.resize(img,(2*width, 2*height), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

0x04. 图像平移

import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('messi5.jpg',0)rows,cols = img.shapeM = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))cv2.imshow('img',dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

0x05. 图像旋转

img = cv2.imread('messi5.jpg',0)rows,cols = img.shapeM = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),90,1)dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

0x06. 仿射变换

import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('mao.jpg')rows,cols,ch = img.shapepts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))cv2.imshow('image',dst)cv2.waitKey(0)

0x07. 图像颜色变换

实际使用过程中，我们经常也需要对一些图片的颜色空间做一些改变之类的：

c2.cv:

import cv2.cv as cvim=cv.LoadImage('img/fruits.jpg',cv.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)res = cv.CreateImage(cv.GetSize(im), cv.CV_8UC2, 3) #cv.CV_32F, cv.IPL_DEPTH_16S, ...cv.Convert(im, res) cv.ShowImage("Converted",res)res2 = cv.CreateImage(cv.GetSize(im), cv.CV_8UC2, 3)cv.CvtColor(im, res2, cv.CV_RGB2BGR) # HLS, HSV, YCrCb, ....cv.ShowImage("CvtColor", res2)cv.WaitKey(0)

*cv.Convert()：将图片从一个颜色空间转到另一个颜色空间
cv.CvtColor(src, dst, code)*

cv2:

cv2.cvtColor(input_image, flag)函数实现图片颜色空间的转换，flag 参数决定变换类型。如 BGR->Gray flag 就可以设置为 cv2.COLOR_BGR2GRAY 。

一个简单的例子，下面的代码实现识别摄像视频中蓝色的部分：

import cv2import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while(1):    # 读取视频的每一帧    _, frame = cap.read()    # 将图片从 BGR 空间转换到 HSV 空间    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)    # 定义在HSV空间中蓝色的范围    lower_blue = np.array([110,50,50])    upper_blue = np.array([130,255,255])    # 根据以上定义的蓝色的阈值得到蓝色的部分    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)    res = cv2.bitwise_and(frame,frame, mask= mask)    cv2.imshow('frame',frame)    cv2.imshow('mask',mask)    cv2.imshow('res',res)    k = cv2.waitKey(5) & 0xFF    if k == 27:        breakcv2.destroyAllWindows()

以上的代码给出了视频中获取兴趣对象的基本思想。

0x08. 通道的拆分/合并处理

对于一张图片的 R、G、B 通道，我们可以很方便的使用 OpenCV 获取并分离或者合并：

(这是将图像灰度化处理的一种方式)

cv2.cv

import cv2.cv as cvorig = cv.LoadImage('img/fruits.jpg')b = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig), orig.depth, 1)g = cv.CloneImage(b)r = cv.CloneImage(b)cv.Split(orig, b, g, r, None)merged = cv.CreateImage(cv.GetSize(orig), 8, 3)cv.Merge(g, b, r, None, merged)cv.ShowImage("Image", orig)cv.ShowImage("Blue", b)cv.ShowImage("Green", g)cv.ShowImage("Red", r)cv.ShowImage("Merged", merged)cv.WaitKey(0)

cv2

import cv2img = cv2.imread('img/image.png')b,g,r = cv2.split(img)img = cv2.merge((b,g,r))

0x09. 图片添加边距

cv2.copyMakeBorder函数

import cv2import numpy as npBLUE = [255,0,0]img1 = cv2.imread('opencv_logo.png')replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)

参考资料:
1、https://segmentfault.com/a/1190000003742422 2017.7.29