OpenCV使用笔记

| 分类 技术随笔  | 标签 图像处理 

OpenCV是开源的计算机视觉库，封装了很多图像处理操作和算法，用C++编写，可以用Python进行调用。这里主要对各种操作的Python代码做一个整理。

基本操作

读写

以下代码读取MyPic.png这一文件并另存为jpg格式。

import cv2
image = cv2.imread('MyPic.png')
cv2.imwrite('MyPic.jpg', image)

imread有两个参数，前一个是文件名，后一个是读取模式，比如cv2.IMREAD_GRAYSCALE（该值为0）是以灰度模式进行读取。

imread默认以24位BGR彩色模式进行读取，保存为一个numpy的三维数组。而如果是8位的灰度模式，则是一个二维数组。

image[2,0,1]表示Y坐标为2，X坐标为0的这一像素的蓝色通道的值。image[:,0]表示X坐标为0时的所有像素。image[:,:,1]表示所有蓝色通道的值。

操作numpy.array还可以用它的item和itemset方法。

指定array的范围以设置兴趣区域：my_roi = img[0:100, 0:100]

image具有shape属性，可以查看高（行数）、宽（列数）和通道数。

>>> image.shape
(121, 383, 3)

新建

新建图像就是新建一个numpy array:

image = numpy.zeros((400,300), numpy.uint8)

也可以复制一个现有图像：

image = img.copy()

将8位黑白图像转换为24位BGR彩色的，获得三维数组：

image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

显示

cv2.imshow('my image', img) # 显示图像
cv2.waitKey() # 等待用户操作，不然图像窗口会一闪而过
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

默认的窗口不能更改大小，可以在imshow语句前加上下面这句，注意标题要和imshow中的一致：

cv2.namedWindow("my image",cv2.WINDOW_NORMAL)

也可以用matplotlib来显示，因为opencv的彩色图片使用的BRG模式，需要先转换为RGB：

import matplotlib.pyplot as plt
img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img2)
plt.show()

颜色转换

彩色转换为灰度

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

BGR转换为HSV

hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

HSV是色调（H），饱和度（S），明度（V）的缩写，转换到HSV颜色空间可以较为容易地检测颜色。比如较浅的颜色，S值较低，V值较高。

阈值

根据阈值在灰白图像的基础上分类像素。

ret, thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

它有四个参数：图像、阈值、最大值、阈值处理类型。

阈值可以使用OSTU算法自动计算，需要修改阈值处理类型的值：

ret, thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

ret是返回的计算得到的阈值，这时参数中的阈值没有作用。上述语句可以用于图像的二值化、

几何变换

变换包括移动、拉伸、收缩、扭曲、旋转、翻转等操作，方法有仿射变换和透视变换等。

翻转

翻转主要用到cv2.flip方法，第二个参数表示翻转方向：

h_flip = cv2.flip(image, 1)

平移

图像移动需要用到仿射变换，它需要一个2*3的矩阵做参数。以下矩阵中，tx表示横向移动的单位，ty表示纵向移动的单位。

\[A = \begin{bmatrix} 1&0&t_{x}\\ 0&1&t_{y}\\ \end{bmatrix}\]

以下代码将图片向右移动20像素，向下移动30像素。

num_rows, num_cols = img.shape[:2]
translation_matrix = np.float32([ [1,0,20], [0,1,30] ])
img_translation = cv2.warpAffine(img, translation_matrix, (num_cols,
num_rows))

旋转

旋转也是利用仿射变换，可以用cv2.getRotationMatrix2D生成矩阵，它有三个参数：旋转中心店、旋转角度和图像缩放。

rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((num_cols/2, num_rows/2), 30, 1)
img_rotation = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix,(num_cols, num_rows))

缩放

主要是用cv2.resize方法。缩放图像需要进行插值处理。

img_scaled = cv2.resize(img,None,fx=1.5, fy=1.2, interpolation =
cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('Scaling - Cubic Interpolation', img_scaled)

绘图

画线——设置起点和终点、颜色、线条宽度：

cv2.line(image,(0,0),(100,100),(0,255,0),3)

画矩形框——设置起点和终点、颜色、线条宽度：

cv2.rectangle(image,(0,0),(100,100),(0,255,0),3)

画圆——设置原点和半径、颜色、线条宽度：

cv2.circle(image,(60,60),30,(0,255,0),-1)

画椭圆——设置中心、X轴、Y轴长度、旋转角度、起始角度、结束角度、颜色、线条宽度：

cv2.ellipse(image, (256, 256), (100, 50), 0, 0, 180, (255, 0, 0), -1)

画多边形——设置多个顶点（按顺序）、颜色、线条宽度：

pts=np.array([[10,3],[60,3],[98,19],[48,19]],np.int32)
cv2.polylines(image,[pts],True,(0,0,255),3)

添加文字——设置文字、位置、字型、字体大小、文字颜色、线条宽度：

font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(image,'OpenCV',(80,90), font, 2,(255,255,255),3)

图像混合

相加

要求两张图片的颜色模式、尺寸相同。如果相加的值超过255，取值就是255。比如有一张图片和该图片文字部分的掩膜图片，相加后黑色文字会变成掩膜的颜色。因为黑色的像素是0，所以相加后的值就是掩膜中的值。

image = cv2.imread('09.jpg')
mask = cv2.imread('09.png')
result=cv2.add(image, mask)

可以设置每张图片的权重：

result = cv2.addWeighted(image, 0.7, mask, 0.3, 0)

按位操作

可以通过位操作将某张图片覆盖在另一张图片之上。将背景图像中前景图像的部分变成黑色，然后将这一图像和去除背景的前景图像相加即可。

具体操作见此文：opencv-python的位运算cv2.bitwise_and,cv2.bitwise_not使用及效果展示

滤波

比如要模糊边缘，可以设置一个核(kernel)，以核为单位遍历图片，对其中的像素做平均化处理，这叫卷积。

img = cv2.imread('02.jpg')
kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 10
dst = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

OpenCV自带了几种模糊方法：cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter()。模糊可以用于消除噪声。

边缘检测

使用Canny边缘检测算法，需要设置最大和最低阈值。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('02.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 30, 70)  # canny边缘检测

cv2.imshow('canny', np.hstack((img, edges)))
cv2.waitKey(0)

形态学操作

形态学操作可以改变图像的形状，让原来的形状更突出或者不突出，也可以用于填充形状中的小空隙。形态学操作需要定义一个核，可以用cv2.getStructuringElement()方法生成。

形态学操作主要是腐蚀和膨胀。腐蚀总归是一个区域腐蚀另一个区域，所以是相对来说的。腐蚀操作时，较深的区域会变大，较浅的区域会被侵蚀。膨胀则反过来。

腐蚀

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('02.jpg', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel)

膨胀

dilation = cv2.dilate(erosion, kernel)

开运算

先腐蚀后膨胀

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

闭运算

先膨胀后腐蚀

closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

轮廓检测

import cv2

img = cv2.imread('02.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('contours', img)	
cv2.waitKey()

可以用cv2.boundingRect获取轮廓的最小外接矩形。

for c in cnts:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)

连通区域分析

通过标记图像中连通的像素来获得连通区域，需要在二值图像上进行。

使用cv2.connectedComponents获得labels，包含区域数量和包含标记的阵列。

labels=cv2.connectedComponents(thresh)

使用connectedComponentsWithStats获得额外信息

_, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh)

stats包含坐标信息和面积，可以据此画出连通区域的矩形区域。

for stat in stats:
    x=stat[cv2.CC_STAT_LEFT]
    y=stat[cv2.CC_STAT_TOP]
    w=stat[cv2.CC_STAT_WIDTH]
    h=stat[cv2.CC_STAT_HEIGHT]
    area=stat[cv2.CC_STAT_AREA]
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)

注意反转图像颜色：

thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]

或者用位操作：

thresh1=cv2.bitwise_not(thresh1)

特征抽取

Seam Carving

待更新

另见：图像处理学习——基于OpenCV实例

参考资料：


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