OpenCV 방식을 이용한 Python 인터페이스

이번에는 Python 인터페이스로 OpenCV를 사용하는 방법을 알려드리겠습니다. OpenCV를 Python 인터페이스로 사용할 때 주의사항은 무엇인가요?

1. Anaconda2에서 OpenCV 구성

opencv 압축 풀기, 시스템 환경 변수 추가, 컴퓨터->속성 마우스 오른쪽 버튼 클릭-->고급 시스템 설정-->환경 변수-->시스템 변수 -->경로 편집-->F:Program Files (x86)opencv-3.2.0-vc14buildx64vc14bin

opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd를 Anaconda2/Lib/Site에 복사합니다- packages /

참고: 위 python/2.7에서 볼 수 있듯이 opencv의 공식 Python 인터페이스는 Anaconda2 버전만 지원합니다. Anaconda3을 설치하면 cmd를 연 다음 conda install -c https://conda를 실행할 수 있습니다. .anaconda .org/menpo opencv3;

이 기사를 참조하여 Anaconda3을 구성할 수도 있습니다

ipython을 열고 테스트해보세요

import cv2
print(cv2.version)

2. OpenCV 기본

1. 이미지

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. 색 공간 변환

OpenCV에서는 이미지가 기존 RGB 색상 채널이 아닌 BGR 순서(즉, RGB의 역순)로 저장됩니다. 이미지를 읽을 때 기본값은 BGR이지만 일부 변환 기능을 사용할 수 있습니다. 색 공간 변환은 cvtColor() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

# 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. 이미지에 직선, 직사각형, 원, 다각형(곡선)을 그립니다.

직선 그리기: 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)

직사각형 그리기: cv2.lectangle()

# 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)

원 그리기: 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

다각형 그리기(곡선 포함): 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))

그림에 텍스트 추가: 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 이미지의 기본 작업

Get 그리고 픽셀 값 수정

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

이미지 속성 가져오기

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

이미지 블록 선택

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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