opencv python簡(jiǎn)易文檔之圖片基本操作指南
更新時(shí)間：2021年08月13日 12:17:44 作者：Kyrie 開(kāi)一
OpenCv除了可以獲取圖像之外,還可以對(duì)圖像進(jìn)行一下處理操作,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于opencv python簡(jiǎn)易文檔之圖片基本操作的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
前言
最近在學(xué)習(xí)opencv，使用的是python接口。于是想著寫(xiě)些相關(guān)的筆記供以后參考，有不足之處希望大家指出。
使用python學(xué)習(xí)opencv需要下載opencv第三方庫(kù)。
使用pip安裝即可。
安裝命令：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python(opencv的貢獻(xiàn)庫(kù))
引入opencv
import cv2
讀取圖片：
img=cv2.imread('cat.jpg') # cat.jpg路徑為相對(duì)路徑
# 讀取圖片轉(zhuǎn)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(chuàng)建多個(gè)窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待時(shí)間，毫秒級(jí)，0表示任意鍵終止
cv2.waitKey(0)
# 開(kāi)啟另一個(gè)窗口，圖片顯示10000毫秒后自動(dòng)退出窗口
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
讀取圖片的規(guī)格：
img.shape
該屬性返回的結(jié)果為hwc(h:height長(zhǎng)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(chēng)，.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(shù)據(jù)類(lèi)型 img.dtype
視頻讀?。?/strong>
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 檢查是否打開(kāi)正確
if vc.isOpened():
oepn, frame = vc.read()
else:
open = False
對(duì)讀取視頻中的幀進(jìn)行相應(yīng)處理：
下面代碼為將所有幀轉(zhuǎn)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(diǎn)
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(shí)現(xiàn)顏色通道提?。?/p>
# 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(shè)定上下左右需要填充像素個(gè)數(shù) top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) # 下面最后一個(gè)參數(shù)為圖像填充邊界類(lèi)型 # BORDER_REPLICATE復(fù)制原圖邊緣進(jìn)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(duì)對(duì)稱(chēng)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(shù)值進(jìn)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(jié)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(duì)圖片進(jìn)行算數(shù)運(yùn)算：
# 表示所有像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)值都加10，用于調(diào)節(jié)圖片亮度 # 若數(shù)值超過(guò)255將會(huì)進(jìn)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(jié)果為灰色 img_cat[:5,:,0]
# 數(shù)值超過(guò)255，值等于255 cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]
圖像融合
兩張圖片要進(jìn)行融合需要圖片規(guī)格一致，對(duì)于規(guī)格不一致的圖片需要用resize()方法調(diào)節(jié)規(guī)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(quán)重為0.4,狗的權(quán)重為0.6,0為偏執(zhí)項(xiàng) res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)
下一節(jié)：opencv python簡(jiǎn)易文檔之圖像處理算法
總結(jié)
到此這篇關(guān)于opencv python簡(jiǎn)易文檔之圖片基本操作指南的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv python圖片基本操作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
django實(shí)現(xiàn)web接口 python3模擬Post請(qǐng)求方式
今天小編就為大家分享一篇django實(shí)現(xiàn)web接口 python3模擬Post請(qǐng)求方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-11-11
Python 如何給圖像分類(lèi)(圖像識(shí)別模型構(gòu)建)
這篇文章主要介紹了Python 教你如何給圖像分類(lèi),今天的文章主要是講圖像識(shí)別模型如何構(gòu)建，本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下2022-06-06
這篇文章主要介紹了matplotlib之輕松解決中文亂碼的問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2023-09-09
Python操作Elasticsearch處理timeout超時(shí)
這篇文章主要介紹了Python操作Elasticsearch處理timeout超時(shí),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-07-07
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)矩陣打印的相關(guān)代碼，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-03-03
Python解決兩個(gè)整數(shù)相除只得到整數(shù)部分的實(shí)例
今天小編就為大家分享一篇Python解決兩個(gè)整數(shù)相除只得到整數(shù)部分的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-11-11
python3實(shí)現(xiàn)猜數(shù)字游戲
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python3實(shí)現(xiàn)猜數(shù)字游戲，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-06-06
python機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（三）
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第三篇，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2017-12-12
這篇文章主要介紹了python操作mysql、excel、pdf的示例，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用python，感興趣的朋友可以了解下2021-03-03
今天小編就為大家分享一篇Pandas GroupBy對(duì)象 索引與迭代方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2018-11-11