Python-Schnittstelle mit OpenCV-Methode

Dieses Mal werde ich Ihnen die Methode zur Verwendung von OpenCV mit der Python-Schnittstelle vorstellen. Was sind die Vorsichtsmaßnahmen für die Verwendung von OpenCV mit der Python-Schnittstelle?

1. Konfigurieren Sie OpenCV in Anaconda2

Entpacken Sie opencv, fügen Sie Systemumgebungsvariablen und Computer hinzu –>Rechtsklick auf Eigenschaften –> ;Erweiterte Systemeinstellungen-->Umgebungsvariablen-->Systemvariablen-->Pfad bearbeiten-->F:Programme (x86)opencv-3.2.0-vc14buildx64vc14bin hinzufügen

Kopieren Sie opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd nach Anaconda2/Lib/Site-packages/

Hinweis: Wie aus dem obigen Python/2.7 hervorgeht, ist die offizielle Python-Schnittstelle von opencv unterstützt nur die Anaconda2-Version. Wenn Sie Anaconda3 installieren, können Sie cmd öffnen und dann conda install -c ausführen https://conda.anaconda.org/menpo opencv3;

Sie können auch darauf verweisen Lesen Sie diesen Artikel, um die Anaconda3-Konfiguration zu installieren

Öffnen Sie ipython und testen Sie es

import cv2
print(cv2.version)

2. OpenCV-Grundlagen

1. Bilder lesen, anzeigen und schreiben

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取图像，第二个参数可以为1(默认读入彩图, 可省略), 0(以灰度图读入)
im = cv2.imread('empire.jpg', 1) # 函数imread()返回图像为一个标准的 NumPy 数组
h,w = im.shape[:2]
print h,w
# 显示图像，第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像，窗口会自动调整为图像大小。
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0) # 为防止图像一闪而过，无限期的等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有图像
# 保存图像(必须设置保存图像的路径和扩展名)
cv2.imwrite('result.png', im)
# 使用 plt 显示图像(可显示像素坐标及像素值)、保存图像
plt.imshow(im, cmap='gray', interpolation='bicubic')
plt.show()
plt.savefig('figpath.png', bbox_inches='tight')

2. Farbraumkonvertierung

Bilder sind in OpenCV nicht traditionell RGB-Farben Kanäle werden in der BGR-Reihenfolge gespeichert (d. h. in der umgekehrten Reihenfolge von RGB). Die Standardeinstellung beim Lesen von Bildern ist BGR, es stehen jedoch einige Konvertierungsfunktionen zur Verfügung. Die Farbraumkonvertierung kann mit der Funktion cvtColor() erreicht werden.

# 1.使用opencv读取并创建灰度图像，按 BGR 顺序
im = cv2.imread('empire.jpg')
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 2.使用matplotlib.image 读入并创建灰度图像，按 RGB 顺序
import matplotlib.image as mpl_img
im = mpl_img.imread('empire.jpg')
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# Note: 注意1和2的区别在颜色转换代码
# 常用：cv2.COLOR_BGR2RGB、cv2.COLOR_GRAY2BGR、cv2.COLOR_BGR2HSV

3. Zeichnen Sie gerade Linien, Rechtecke, Kreise, Polygone (Kurven) auf dem Bild

Zeichnen Sie gerade Linien: cv2.line()

import cv2
# 读取图像，按 BGR 顺序
img = cv2.imread('empire.jpg')
# 传入图像、起点坐标、终点坐标、线的颜色(color)、线的厚度(thickness)
# color : Color of the shape. for BGR, pass it as a tuple, eg: (255,0,0) for blue. For grayscale, just pass the scalar value.
# thickness : if -1 is passed for closed figures like circles, it will fill the shape, default thickness = 1.
img = cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)

Zeichnen Sie ein Rechteck: cv2.rectangle()

# 需要传入图像、左上角顶点坐标、右下角顶点坐标、颜色、线宽
img = cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3)

Zeichnen Sie einen Kreis: cv2.circle()

# 需要传入图像、圆的中心点坐标、半径、颜色、线宽
img = cv2.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1)
# If -1 is passed for closed figures like circles, it will fill the shape. default thickness = 1

Zeichnen Sie ein Polygon (einschließlich Kurven): cv2.polylines()

# 数组的数据类型必须为int32，若知道曲线方程，可以生成一堆点，就可以画出曲线来啦
pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32)
# 第一个参数为-1, 表明这一维的长度(点的数量)是根据后面的维度的计算出来的
pts = pts.reshape((-1,1,2))
# 如果第三个参数是False，我们得到的多边形是不闭合的(首尾不相连)
img = cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))

Text zum Bild hinzufügen: cv2.putText()

font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
# 第 3~6 个参数为：bottom-left corner where data starts、font size、color、thickness
cv2.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

4. Grundlegende Operationen an Bildern

Pixelwerte abrufen und ändern

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('messi5.jpg')
px = img[100, 100]
print px
[57 63 68]
# accessing only blue pixel
blue = img[100, 100, 0]
print blue
57 
# modify the pixel
img[100, 100] = [255, 255, 255]
print img[100, 100]
[255 255 255]
# channel 2 所有值置为0 
img[:, :, 2] = 0

Bildattribute abrufen

img = cv2.imread('messi5.jpg')
print img.shape
(960L, 1280L, 3L)
print img.size
3686400
print img.dtype
uint8

Bildblöcke auswählen

img = cv2.imread('messi5.jpg')
# select the ball and copy it to another region
ball = img[280:340, 330:390] # 注意：340和390取不到
img[273:333, 100:160] = ball

Ich glaube, das haben Sie Ich habe es gemeistert, nachdem ich den Fall in diesem Artikel gelesen habe. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website!

Empfohlene Lektüre:

Python OpenCV erkennt und extrahiert die Zielfarbe

So schreibt man Daten in einen Datenrahmen die Datenbank in Python

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Schnittstelle mit OpenCV-Methode. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!