一天撸完Python-Opencv常用函数和基本思想

前沿

我使用的是Pycharm编译器 用anaconda配置的解释器 安装的库：numpy matplotlib cv2等

在进行下面的工作之前，给各位说说pycham中添加个人信息

#!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : ${DATE} ${TIME} # @Author : super_kun # @Email : xxxxxxxxxxx@xxx.com # @File : ${NAME}.py # @Software: ${PRODUCT_NAME}

这个个人觉得有意思 具体步骤参见链接【Pycharm新建文件时 自动添加作者时间等信息】

1 做图像处理，首先需要进行图像读取

1.1 导入库

import numpy as np import cv2

1.2 导入图片

img = cv2.imread("test1.jpg",0)#注意：这里的0是黑白读取，如果不写，默认是彩色读取

关于读取照片，这里还需要说明的是，最好把照片放在文件所在目录下，否则需要使用完整目录进行，这里我一般使用的是相对路径。

1.3 显示照片

这里需要传入两个值，第一个是名称（就是图像显示窗口的名称），第二个是传入的信息，也就是你的照片（这里是img）

cv2.imshow("test1",img)

1.4 需要设置显示的时间和窗口，否则图像会一闪而过，另外需要销毁窗口（关闭的时候，只用加入一行代码即可）

cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.imread(“test1.jpg”,0)#注意：这里的0是黑白读取，如果不写，默认是彩色读取,这里将0去掉 完整代码：

import numpy as np import cv2 img = cv2.imread("test1.jpg")#注意：这里的0是黑白读取，如果不写，默认是彩色读取 cv2.imshow("test1",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

---

import numpy as np import cv2 img = cv2.imread("test1.jpg")#注意：这里的0是黑白读取，如果不写，默认是彩色读取 img = cv2.resize(img, (640, 640), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #这个可以控制输出图的大小，人为设定 cv2.imshow("test1",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

img = cv2.resize(img, (640, 640), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #这个可以控制输出图的大小，人为设定

注意衣一副图像尺寸改变是需要进行插值等操作的，如下所示： cv2.namedWindow(‘image’, cv2.WINDOW_NORMAL) #这句代码是为了对图像进行拉伸等相关操作的 1.5 保存图像

#!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/10/21 10:21 # @Author : ptg # @Email : zhxwhchina@163.com # @File : opencv-file1.py # @Software: PyCharm """ 以上是作者和文件信息，这个可以在pycharm中进行设置 """ import numpy as np import cv2 image = cv2.imread("test1.jpg")#注意：这里的0是黑白读取，如果不写，默认是彩色读取cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL) #这句代码是为了对图像进行拉伸等相关操作的 k = cv2.waitKey(0) if k == 27: #wait for ESC key to exit cv2.destroyAllWindows() elif k == ord('s'): cv2.imwrite('pic.png',image) cv2.destroyAllWindows()

后面就不详细说了，直提比较重要的地方

2 视频

ret,frame = cap.read() 第一个参数ret 为True 或者False,代表有没有读取到图片 第二个参数frame表示截取到一帧的图片

添加了时间模块，然后对每次读取成功后进行计数加1操作 完整代码如下：

#!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/10/21 10:21 # @Author : ptg # @Email : zhxwhchina@163.com # @File : opencv-file1.py # @Software: PyCharm """ 以上是作者和文件信息，这个可以在pycharm中进行设置 """ import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import time cap = cv2.VideoCapture(0) #这里0代表系统默认相机 count = 0 start_time = time.time() while(True): # capture from-by-from ret,frame = cap.read() # Our operation on the frame come here # gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) if ret != True: break if ret == True: count+= 1 cv2.imshow('frame',frame) if cv2.waitKey(1)& 0xFF==ord('q'): break cap.release() end_time = time.time() cv2.destroyAllWindows() sum_time = end_time - start_time print(count) print(sum_time)

3 对图像进行通道赋值操作

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import time img = cv2.imread("test1.jpg") img[:,:,2] = 0; # img[:,:,0] = 0; # img[:,:,1] = 0; cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

可以看到颜色发生改变 在计算机中，一般是B\G\R这个需要注意 而不是使用 这样做比较费时

4 图像的算数运算 4.1 图像混合

import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import time img1 = cv2.imread("test1.jpg") img1 = cv2.resize(img1, (320, 320), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img2 = cv2.imread("test2.jpg") img2 = cv2.resize(img2, (320, 320), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 注意在使用下面的这个函数的时候，需要确保img1,img2两张图像的尺寸是大小一致的，否则是不能进行叠加的 # 为了使得两幅图的尺寸是一致的，我这里进行了尺寸大小的重新设定，也就是上面的代码 dst = cv2.addWeighted(img1,0.3,img2,0.4,0) cv2.imshow("img1",img1) cv2.imshow("img2",img2) cv2.imshow("dst",dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

5 颜色空间HSV

#!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/10/21 10:21 # @Author : ptg # @Email : zhxwhchina@163.com # @File : opencv-file1.py # @Software: PyCharm # """ # 以上是作者和文件信息，这个可以在pycharm中进行设置 # """ # import numpy as np # import cv2 # import matplotlib.pyplot as plt # import time # # # cap = cv2.VideoCapture(0) #这里0代表系统默认相机 # count = 0 # start_time = time.time() # while(True): # # capture from-by-from # ret,frame = cap.read() # # # Our operation on the frame come here # # gray = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # # if ret != True: # break # if ret == True: # count+= 1 # cv2.imshow('frame',frame) # if cv2.waitKey(1)& 0xFF==ord('q'): # break # cap.release() # end_time = time.time() # cv2.destroyAllWindows() # sum_time = end_time - start_time # print(count) # print(sum_time) # import numpy as np # import cv2 # import matplotlib.pyplot as plt # import time # # img = cv2.imread("test1.jpg") # img[:,:,2] = 0; # # img[:,:,0] = 0; # # img[:,:,1] = 0; # cv2.imshow("img",img) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() # # import numpy as np # import cv2 # import matplotlib.pyplot as plt # import time # img1 = cv2.imread("test1.jpg") # img1 = cv2.resize(img1, (320, 320), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # img2 = cv2.imread("test2.jpg") # img2 = cv2.resize(img2, (320, 320), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # # 注意在使用下面的这个函数的时候，需要确保img1,img2两张图像的尺寸是大小一致的，否则是不能进行叠加的 # # 为了使得两幅图的尺寸是一致的，我这里进行了尺寸大小的重新设定，也就是上面的代码 # dst = cv2.addWeighted(img1,0.3,img2,0.4,0) # cv2.imshow("img1",img1) # cv2.imshow("img2",img2) # cv2.imshow("dst",dst) # cv2.waitKey(0) # cv2.destroyAllWindows() import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import time cap = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取每一帧 ret,frame = cap.read() if ret == False: break # 转换到HSV hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2HSV) # 设定蓝色的阈值 lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array([130,255,255]) # 根据阈值构建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv,lower_blue,upper_blue) # 对原图像和掩膜进行为运算 res = cv2.bitwise_and(frame,frame,mask=mask) # 显示图像 cv2.imshow("frame",frame) cv2.imshow("mask",mask) cv2.imshow("res",res) k = cv2.waitKey(2000)&0xFF if k == 27: break # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows()

未完，待续…