OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

布满荆棘的人生 2023-09-30 18:52 127阅读 0赞

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## 一、OpenCV简介 ##

在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务

OpenCV还提供了Java、Python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上

OpenCV的主要应用领域有计算机视觉领域方向、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪等

## 二、Python中OpenCV的安装与导入 ##

安装OpenCV的方式很简单，按常规的模块安装方法运行安装命令即可。安装命令和模块导入的常规格式如下

> pip install opencv-python
> 
> import cv2 as cv

## 三、OpenCV图像处理基础 ##

cv2的基本方法与属性

OpenCV提供了大量图像处理相关的方法，常用方法及其说明如下图所示

![789c86cc470842e59314be90e4e64f88.png][]

下面打开图像并显示 然后输入esc退出 输入S时保存图像退出

![76ff0c4c2d564c4abd179319b1284ec3.png][]

代码如下

import numpy as np
    import cv2 as cv
    from matplotlib import pyplot as plt
    img=cv.imread('D:\image\lena.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE)
    cv.imshow('Lean',img)
    k = cv.waitKey(0)
    if k == 27:         #等待按ESC键退出
        cv.destroyAllWindows()
    elif k == ord('s'): #等待按S键保存图片并退出
        cv.imwrite('D:\image\newLena.jpg',img)
        cv.destroyAllWindows()

需要注意的是，通过OpenCV使用cv2.imread命令读取的彩色图像是BGR格式，如果有必要的话可以将其从BGR格式转换为RGB格式

> image\_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2RGB)
> 
> image\_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2GRAY)

图像打开后，利用其shape和size显示图像对象的尺寸和大小

> print(img.shape)
> 
> print(img.size)

在处理图像时，可以将一些文字利用putText方法直接输出到图像中

putText格式： cv2.putText(图片名，文字，坐标，字体，字体大小，文字颜色，字体粗细) 字体可以选择FONT\_HERSHEY\_SIMPLEX、FONT\_HERSHEY\_SIMPLEX、FONT\_HERSHEY\_PLAIN等

![07aca0805f5a48428d90b1a1456aa0ec.png][]

代码如下

import cv2 as cv 
    img = cv.imread('D:\image\lena.jpg',cv.IMREAD_GRAYSCALE) 
    cv.namedWindow('Hello,Lena', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    w,h=img.shape 
    x = w // 3  # 文本的x坐标
    y = h // 3 # 文本的y坐标 
    cv.putText(img,'Hello,Lena!',(x,y),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8,(255,0,0),1)
    cv.imshow('Lean',img) #显示图像 
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

### cv2图像处理示例 ###

图像常用处理有图像缩放、旋转、仿射变换和二值化等

1. 图像缩放

实现缩放图片并保存，是使用OpenCV时常用的操作。cv2.resize()支持多种插值算法，默认使用cv2.INTER\_LINEAR，缩小最适合使用：cv2.INTER\_AREA，放大最适合使用：cv2.INTER\_CUBIC或cv2.INTER\_LINEAR

![95a341466c1240d5b3bb502015df9972.png][]

代码如下

import cv2 as cv 
    import matplotlib.pyplot as plt
    img = cv.imread('images\lena.jpg',cv.COLOR_BGR2GRAY) 
    width,height,channel = img.shape
    b,g,r = cv.split(img)
    src = cv.merge([r, g, b])
    res = cv.resize(src,(2*width,2*height),interpolation = cv.INTER_CUBIC)
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(src)
    plt.axis('off')
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(res)
    plt.axis('off')
    # cv.waitKey(0)
    # cv.destroyAllWindows()

2.图像旋转

OpenCV中首先需要构造一个旋转矩阵，可以通过cv2.getRotationMatrix2D获得。getRotationMatrix2D格式：

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6) 其中，第一个参数为旋转中心，第二个为旋转角度，第三个为旋转后的缩放因子

结果如下

![c5b80cb6a2514358a0c1780c64120c9a.png][]

img = cv.imread('images\lena.jpg',cv.IMREAD_COLOR)
    rows,cols,ch = img.shape
    b,g,r = cv.split(img)
    src = cv.merge([r, g, b]) 
    M = cv.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1)
    dst = cv.warpAffine(src,M,(cols,rows))
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(src)
    plt.axis('off')
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(dst)
    plt.axis('off')

3.仿射变换

在仿射变换中，原图中所有的平行线在结果图像中同样平行。为了创建偏移矩阵，需要在原图像中找到三个点以及它们在输出图像中的位置。然后OpenCV中提供了cv2.getAffineTransform创建2\*3的矩阵，最后将矩阵传给函数cv2.warpAffine

仿射变换结果如下

![886f4c3db968488aa996a7017e102c11.png][]

import numpy as np
    img = cv.imread('images\lena.jpg',cv.COLOR_BGR2GRAY) 
    rows,cols,ch = img.shape
    b,g,r = cv.split(img)
    img = cv.merge([r, g, b])
    pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
    pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
    M = cv.getAffineTransform(pts1,pts2)
    dst = cv.warpAffine(img,M,(cols,rows))
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(img)
    plt.title('Input')
    plt.axis('off')
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(dst)
    plt.title('Output')
    # plt.show()
    plt.axis('off')

4.图像二值化

图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓

![61b130ce03f54b59bade96b71ba796f4.png][]

代码如下

src = cv.imread('images\lena.jpg',cv.COLOR_BGR2GRAY)  
    gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow('input',gray)
    h, w = gray.shape[:2]
    m = np.reshape(gray, [1, w*h])#化为一维数组
    mean = m.sum() / (w*h)
    print("mean: ", mean)
    ret, binary = cv.threshold(gray, mean, 255, cv.THRESH_BINARY)
    cv.imshow('Binary',binary)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

上面的cv.Threshold实现对灰度图像进行阈值操作得到二值图像

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