這次帶給大家Python介面使用OpenCV的方法,Python介面使用OpenCV的注意事項有哪些,下面就是實戰案例,一起來看一下。
一、在Anaconda2 中配置OpenCV
#解壓縮opencv,新增系統環境變量,電腦-->右鍵屬性-->進階系統設定-->環境變數-->系統變數-->編輯path-->新增F:\Program Files (x86)\opencv-3.2.0-vc14\build \x64\vc14\bin
拷貝opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd 到Anaconda2/Lib/Site-packages/
注意:從上面python/2.7可以看出,opencv 官方的python 介面只支援Anaconda2的版本,如果你裝的是Anaconda3 的話,可以開啟cmd,然後執行conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3;
也可以參考這篇文章進行Anaconda3 的配置
打開ipython 測試一下
import cv2 print(cv2.version)
二、OpenCV 基礎
#1. 讀取、顯示和寫入圖像
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.顏色空間轉換
在OpenCV 中,圖像不是按傳統的RGB 顏色通道,而是按BGR 順序(即RGB 的倒序)儲存的。讀取影像時預設的是BGR,但還有一些可用的轉換函數。色彩空間的轉換可以用函數cvtColor() 來實現。
# 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. 在影像上畫直線、長方形、圓形、多邊形(曲線)
畫直線: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)
畫出矩形: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)
畫圓: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
畫多邊形(包括曲線):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))
在圖片上新增文字: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. 圖像的基礎操作
##取得並修改像素值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
img = cv2.imread('messi5.jpg') print img.shape (960L, 1280L, 3L) print img.size 3686400 print img.dtype uint8
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
以上是Python介面使用OpenCV的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!