Interface Python utilisant la méthode OpenCV

Cette fois, je vais vous présenter la méthode d'utilisation d'OpenCV avec l'interface Python. Quelles sont les précautions pour utiliser OpenCV avec l'interface Python. Voici un cas pratique, jetons un oeil.

1. Configurez OpenCV dans Anaconda2

Décompressez opencv, ajoutez des variables d'environnement système, un ordinateur --->cliquez avec le bouton droit sur les propriétés--> ; Paramètres système avancés-->Variables d'environnement-->Variables système-->Modifier le chemin-->Ajouter F:Program Files (x86)opencv-3.2.0-vc14buildx64vc14bin

Copiez opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd dans Anaconda2/Lib/Site-packages/

Remarque : comme le montre le python/2.7 ci-dessus, l'interface python officielle de opencv ne prend en charge que la version Anaconda2, si vous installez Anaconda3, vous pouvez ouvrir cmd, puis exécuter conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3;

Vous pouvez également vous référer à cet article pour installer la configuration d'Anaconda3

Ouvrez ipython et testez-le

import cv2
print(cv2.version)

2. Bases d'OpenCV

1. Lecture, affichage et écriture d'images

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. Conversion de l'espace colorimétrique

Dans OpenCV, les images ne sont pas au format traditionnel Couleurs RVB Les canaux sont stockés dans l'ordre BGR (c'est-à-dire l'ordre inverse de RVB). La valeur par défaut lors de la lecture des images est BGR, mais certaines fonctions de conversion sont disponibles. La conversion de l'espace colorimétrique peut être réalisée à l'aide de la fonction cvtColor().

# 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. Tracez des lignes droites, des rectangles, des cercles, des polygones (courbes) sur l'image

Dessinez des lignes droites : 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)

Dessinez un rectangle : 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)

Dessinez un cercle : 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

Dessinez un polygone (y compris les courbes) : 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))

Ajouter du texte à l'image : 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)

Opérations de base sur les images

Obtenir et modifier les valeurs des pixels

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

Obtenir les attributs de l'image

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

Sélectionner les blocs d'image

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

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