【python OpenCV3.3 图像处理教程】边缘保留滤波EFP、直方图均衡化、反向投影、轮廓发现、-CFANZ编程社区

1. 边缘保留滤波EFP

高斯双边滤波：cv.bilateralFilter
均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering

来自这篇博客的定义：

边缘保留滤波EFP：其实就是磨皮效果！！！保留边缘，像素差异小的地方进行模糊处理

import cv2 as cv
import numpy as np

def bi_demo(image):
    dst=cv.bilateralFilter(image,0,100,15)  #磨皮 高斯双边滤波
    cv.imshow('bi_demo',dst)
    
def shift_demo(image):  #磨皮
    dst=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,0,100,100)  #均值迁移，类似油画
    cv.imshow('shift_demo',dst)

src=cv.imread('C:\\Users\\22852\\Desktop\\opencv\\data\\girl.jpg')
# cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image:",src)
bi_demo(src)
shift_demo(src)

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述

2.直方图均衡化、反向投影

2.1 直方图

在这里插入图片描述
对应直方图如下：

通过直方图可以看出图片整体过亮，对比度大，有四个波峰。
代码：

def plot_demo(image):
    plt.hist(image.ravel(),256,[0,256])
    plt.show()

图像对应三个通道的直方图：
在这里插入图片描述
代码：

def image_hist(image):
    color=('blue','green','red')
    for i ,color in enumerate(color):
        hist=cv.calcHist([image],[i],None,[256],[0,256])
        plt.plot(hist,color)
        plt.xlim([0,256])
    plt.show()

2.2 直方图均衡化

先转化为灰度图：cv.cvtColor
再对灰度图进行直方图均衡化：cv.equalizeHist

代码：

def equalHist_demo(image):#直方图均衡化
    gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    dst=cv.equalizeHist(gray)
    cv.imshow('equalHist_demo',dst)

在这里插入图片描述

2.3 局部自适应直方图均衡化

参考

def claHe_demo(image):#局部自适应直方图均衡化
    gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    clache=cv.createCLAHE(clipLimit=3.0,tileGridSize=(8,8))
    dst=clache.apply(gray)
    cv.imshow('clahe_demo',dst)

左图为局部自适应直方图均衡化，右图为直方图均衡化：

2.4 直方图的相似性

cv.compareHist：

cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA：巴氏距离
cv.HISTCMP_CORREL：相关性
cv.HISTCMP_CHISQR：卡方
cv.COMP_INTERSECT :相交系数

def create_rgb_hist(image):
    h,w,c = image.shape
    rgbHist=np.zeros([16*16*16,1],np.float32)
    bsize=256/16
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b=image[row,col,0]
            g=image[row,col,1]
            r=image[row,col,2]
            index=int(b/bsize+16+16+g/bsize+16+r/bsize)
            rgbHist[index,0]=rgbHist[index,0]+1
        return rgbHist

def hist_compare(image1,image2):  #比较
    hist1=create_rgb_hist(image1)
    hist2=create_rgb_hist(image2)
    match1=cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2=cv.compareHist(hist1,hist2,cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
    print("巴氏距离： %s,相关性： %s,卡方： %s"%(match1,match2,match3))

巴氏距离： 0.9134011518713788,相关性： 0.06669171290986387,卡方： 468.4549783549784

以上为自己写的直方图，也可以直接用API计算的直方图进行比较和计算

2.5 直方图反向投影

输入图片1：
在这里插入图片描述
输出：

代码：

def hist2d_demo(image):
    hsv=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV)
    hist=cv.calcHist([hsv],[0,1],None,[180,256],[0,180,0,256])
    cv.imshow("hist2d",hist)
    plt.imshow(hist,interpolation='nearest')
    plt.title('2D Histogram')
    plt.show()

cv.calcBackProject：

在这里插入图片描述
代码：

def back_project_demo(sample,target):
    roi_hsv = cv.cvtColor(sample, cv.COLOR_BGR2HSV)
    target_hsv = cv.cvtColor(target, cv.COLOR_BGR2HSV)

    roiHist = cv.calcHist([roi_hsv], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256])

    # 归一化: 原始图像,结果图像,映射到结果图像中的最小值,最大值,归一化类型
    # cv.NORM_MINMAX对数组的所有值进行转化,使它们线性映射到最小值和最大值之间
    # 归一化后的图像便于显示, 归一化后到0~255之间
    cv.normalize(roiHist, roiHist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)
    # images, channels, hist, ranges, scale,
    dst = cv.calcBackProject([target_hsv], [0, 1], roiHist, [0, 180, 0, 256], 1)
    cv.imshow("backProjectionDemo", dst)

3.轮廓发现

3.1 方法1

高斯模糊，去噪
转化为灰度图
转化为二值化图
findContours：
1. cv.RETR_LIST发现所有形状
2. cv.RETR_EXTERNAL只发现边缘
cv.drawContours

代码

def countours_demo(image):
    dst=cv.GaussianBlur(image,(3,3),0)#高斯滤波
    # img=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    img=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    ret,binary=cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    cv.imshow("binary:",binary)
    # binary=edge_demo(binary)
    img, contours, hierarchy=cv.findContours(binary,cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#cv.RETR_LIST发现所有形状
    # contours, hierarchy=cv.findContours(binary,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#cv.RETR_EXTERNAL只发现边缘
    for i,contour in enumerate(contours):
        # cv.drawContours(image,contours,i,[0,0,255])
        # cv.drawContours(image,contours,i,[0,0,255],-1)#填充
        cv.drawContours(image,contours,i,[0,0,255],2)#填充
        print(i)
    cv.imshow("circles:",image)

cv.RETR_LIST发现所有形状，线宽2
在这里插入图片描述

cv.RETR_EXTERNAL只发现边缘，线宽2
在这里插入图片描述

cv.RETR_LIST发现所有形状，线宽2，cv.drawContours：-1填充

在这里插入图片描述

3.2 方法2

去噪
进行candy边缘提取
下图分别是对灰度图、原图、梯度图进行的Canny边缘提取，对灰度图和梯度图进行边缘提取效果由于原图。

def edge_demo(image):
    blurred=cv.GaussianBlur(image,(3,3),0)#高斯滤波
    #sigmaX Gaussian kernel standard deviation in X direction.
    gray=cv.cvtColor(blurred,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    xgrad=cv.Sobel(gray,cv.CV_16SC1,1,0)
    ygrad=cv.Sobel(gray,cv.CV_16SC1,0,1)
    dst1=cv.Canny(xgrad,ygrad,50,150)
    dst2=cv.Canny(image,50,150)
    dst3=cv.Canny(gray,50,150)
    cv.imshow("Candy Edge_xygrad:",dst1)
    cv.imshow("Candy Edge_image:",dst2)
    cv.imshow("Candy Edge_gray:",dst3)
    return dst1

在这里插入图片描述

def countours_demo(image):
    dst=cv.GaussianBlur(image,(3,3),0)#高斯滤波
    # # img=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # img=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # ret,binary=cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)
    # cv.imshow("binary:",binary)
    binary=edge_demo(dst)
    img, contours, hierarchy=cv.findContours(binary,cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#cv.RETR_LIST发现所有形状
    # img,contours, hierarchy=cv.findContours(binary,cv.RETR_EXTERNAL,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#cv.RETR_EXTERNAL只发现边缘
    for i,contour in enumerate(contours):
        # cv.drawContours(image,contours,i,[0,0,255])
        # cv.drawContours(image,contours,i,[0,0,255],2)#2为线的宽度
        cv.drawContours(image,contours,i,[0,0,255],-1)#填充

        print(i)
    cv.imshow("circles:",image)