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OpenCV(五)

sullay 2022-02-25 阅读 61
opencv计算机视觉python

读取、图像、保存图像

# 读取图像
import cv2

im = cv2.imread("../dataset/data/Linus.png", 1)# 1表示3通道彩色，0表示单通道灰度
im_gray = cv2.imread("../dataset/data/Linus.png", 0) 
cv2.imshow("test", im) # 在test窗口中显示图像 
cv2.imshow("gray",im_gray)

print(type(im))
print(type(im_gray))  # 打印图像数据类型
print(im.shape)
print(im_gray.shape)  # 打印图像尺寸 

cv2.imwrite("../dataset/Linus_2.png", im)  # 将图像保存到指定路径

cv2.waitKey()  # 等待用户按键反馈
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有创建的窗口

色彩通道操作

# 彩色图像转换为灰度图像示例
import cv2

im = cv2.imread("../dataset/data/Linus.png", 1)
cv2.imshow("RGB", im) # 在test窗口中显示图像

# 使用cvtColor进行颜色空间变化，COLOR_BGR2GRAY表示BGR to GRAY
img_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色图像灰度化#
cv2.imshow("Gray", img_gray)

cv2.waitKey()  # 等待用户按键反馈
cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有创建的窗口

# 色彩通道操作：通道表示为BGR    蓝绿红
import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread("../data/opencv2.png")
print(im.shape)
cv2.imshow("im", im)

# 取出蓝色通道，当做单通道图像显示，所以会显示成单通道图像
b = im[:, :, 0]#高宽都切出来，然后切出第一个通道，第一个通道是蓝通道
cv2.imshow("b", b)

# 去掉蓝色通道(索引为0的通道)
im[:, :, 0] = 0
cv2.imshow("im-b0", im)

# 去掉绿色通道(索引为1的通道)
im[:, :, 1] = 0
cv2.imshow("im-b0g0", im)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

直方图均衡化

# 直方图均衡化示例
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

im = cv2.imread("../dataset/data/sunrise.jpg", 0)
cv2.imshow("orig", im)

# 直方图均衡化
im_equ = cv2.equalizeHist(im)
cv2.imshow("equ1", im_equ)

# 绘制灰度直方图
## 原始直方图
print(im.ravel())
plt.subplot(2, 1, 1)#两行一列的第一个图
plt.hist(im.ravel(), #ravel返回一个连续的扁平数组
         256, [0, 256], label="orig")
plt.legend()#显示图例

## 均衡化处理后的直方图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.hist(im_equ.ravel(), 256, [0, 256], label="equalize")
plt.legend()

plt.show()

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

彩色亮度直方图均衡化

# 彩色图像亮度直方图均衡化
import cv2

# 读取原始图片
original = cv2.imread('../dataset/data/sunrise.jpg')
cv2.imshow('Original', original)

# BRG空间转换为YUV空间
# YUV：亮度，色度，饱和度，其中Y通道为亮度通道
yuv = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2YUV)
print("yuv.shape:", yuv.shape)

yuv[..., 0] = cv2.equalizeHist(yuv[..., 0])  # 取出亮度通道，均衡化并赋回原图像
#YUV===>BGR
equalized_color = cv2.cvtColor(yuv, cv2.COLOR_YUV2BGR)
cv2.imshow('Equalized Color', equalized_color)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

二值化与反二值化

# 二值化处理
import cv2 as cv

# 读取图像
img = cv.imread("../dataset/data/lena.jpg", 0)
cv.imshow("img", img)  # 显示原始图像

# 二值化大于127设置为255
t, rst = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow("rst", rst)  # 显示二值化图像
#返回的t是当前的阈值

# 反二值化
t, rst2 = cv.threshold(img, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)
cv.imshow("rst2", rst2)  # 显示反二值化图像

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

图像翻转

# 图像翻转示例
import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread("../data/Linus.png")
cv2.imshow("src", im)

# 0-垂直镜像
im_flip0 = cv2.flip(im, 0)
cv2.imshow("im_flip0", im_flip0)

# 1-水平镜像
im_flip1 = cv2.flip(im, 1)
cv2.imshow("im_flip1", im_flip1)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

图像仿射变换

# 图像仿射变换
import numpy as np
import cv2

def translate(img, x, y):
    """
    坐标平移变换
    :param img: 原始图像数据
    :param x:平移的x坐标
    :param y:平移的y坐标
    :return:返回平移后的图像
    """
    
    h, w = img.shape[:2]  # 获取图像高、宽切出0和1嘛

    # 定义平移矩阵
    M = np.float32([[1, 0, x],
                    [0, 1, y]])
    # 使用openCV仿射操作实现平移变换
    shifted = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))  # 第三个参数为输出图像尺寸，img是变换的图像，参与变换的矩阵，输出的图像大小

    return shifted  # 返回平移后的图像


def rotate(img, angle, center=None, scale=1.0):
    """
    图像旋转变换
    :param img: 原始图像数据
    :param angle: 旋转角度
    :param center: 旋转中心，如果为None则以原图中心为旋转中心
    :param scale: 缩放比例，默认为1，1.0就是不进行缩放
    :return: 返回旋转后的图像
    """
    h, w = img.shape[:2]  # 获取图像高、宽

    # 旋转中心默认为图像中心
    if center is None:
        center = (w / 2, h / 2)

    # 计算旋转矩阵
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

    # 使用openCV仿射变换实现函数旋转
    rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w, h))

    return rotated  # 返回旋转后的矩阵

if __name__ == "__main__":
    # 读取并显示原始图像
    im = cv2.imread("../dataset/data/Linus.png")
    cv2.imshow("SrcImg", im)

    # 图像向下移动50像素
    shifted = translate(im, 0, 50)
    cv2.imshow("Shifted1", shifted)

    #图像向左移动40, 下移动40像素
    shifted = translate(im, -40, 40)
    cv2.imshow("Shifted2", shifted)

    # 逆时针旋转45度
    rotated = rotate(im, 45)
    cv2.imshow("rotated1", rotated)

    # 顺时针旋转180度
    rotated = rotate(im, -90)
    cv2.imshow("rorated2", rotated)

    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

图像的缩放

# 图像缩放示例
import numpy as np
import cv2

im = cv2.imread("../dataset/data/Linus.png")
cv2.imshow("src", im)

h, w = im.shape[:2]  # 获取图像尺寸


dst_size = (int(w/2), int(h/2))  # 缩放目标尺寸，宽高均为原来1/2
resized = cv2.resize(im, dst_size)  # 执行缩放
cv2.imshow("reduce", resized)

dst_size = (200, 300)  # 缩放目标尺寸，宽200，高300
method = cv2.INTER_NEAREST  # 最邻近插值
resized = cv2.resize(im, dst_size, interpolation=method)  # 执行缩放
cv2.imshow("NEAREST", resized)

dst_size = (200, 300)  # 缩放目标尺寸，宽200，高300
method = cv2.INTER_LINEAR  # 双线性插值
resized = cv2.resize(im, dst_size, interpolation=method)  # 执行缩放
cv2.imshow("LINEAR", resized)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

图像的裁剪

import numpy as np
import cv2


# 图像随机裁剪
def random_crop(im, w, h):
    start_x = np.random.randint(0, im.shape[1])  # 裁剪起始x像素 宽
    start_y = np.random.randint(0, im.shape[0])  # 裁剪起始y像素 高

    new_img = im[start_y:start_y + h, start_x: start_x + w]  # 执行裁剪

    return new_img


# 图像中心裁剪
def center_crop(im, w, h):
    start_x = int(im.shape[1] / 2) - int(w / 2)  # 裁剪起始x像素
    start_y = int(im.shape[0] / 2) - int(h / 2)  # 裁剪起始y像素

    new_img = im[start_y:start_y + h, start_x: start_x + w]  # 执行裁剪

    return new_img


im = cv2.imread("../dataset/data/banana_1.png", 1)

new_img = random_crop(im, 200, 200)  # 随机裁剪
new_img2 = center_crop(im, 200, 200)  # 中心裁剪

cv2.imshow("orig", im)
cv2.imshow("random_crop", new_img)
cv2.imshow("center_crop", new_img2)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

图像的相加

# 图像相加示例
import cv2

a = cv2.imread("../dataset/data/lena.jpg", 0)
b = cv2.imread("../dataset/data/lily_square.png", 0)

dst1 = cv2.add(a, b)  # 图像直接相加，会导致图像过亮、过白

# 加权求和：addWeighted
# 图像进行加权和计算时，要求src1和src2必须大小、类型相同
dst2 = cv2.addWeighted(a, 0.6, b, 0.4, 0)  # 最后一个参数为亮度调节量

cv2.imshow("a", a)
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("dst1", dst1)
cv2.imshow("dst2", dst2)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

图像的相减

# 图像相减运算示例
import cv2

a = cv2.imread("../dataset/data/3.png", 0)
b = cv2.imread("../dataset/data/4.png", 0)

dst = cv2.subtract(a, b)  # 两幅图像相减，是求出图像的差异

cv2.imshow("a", a)
cv2.imshow("b", b)
cv2.imshow("dst1", dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

透视变化

# 透视变换
import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('../dataset/data/pers.png')
rows, cols = img.shape[:2]
print(rows, cols)

pts1 = np.float32([[58, 2], [167, 9], [8, 196], [126, 196]])# 输入图像四个顶点坐标原坐标点
pts2 = np.float32([[16, 2], [167, 8], [8, 196], [169, 196]])# 输出图像四个顶点坐标

# 生成透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, # 输入图像四个顶点坐标
                                pts2) # 输出图像四个顶点坐标
print(M.shape)
# 执行透视变换，返回变换后的图像
dst = cv2.warpPerspective(img, # 原始图像
                          M, # 3*3的变换矩阵
                          (cols, rows)) # 输出图像大小


# 生成透视变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts2, # 输入图像四个顶点坐标
                                pts1) # 输出图像四个顶点坐标
# 执行透视变换，返回变换后的图像
dst2 = cv2.warpPerspective(dst, # 原始图像
                          M, # 3*3的变换矩阵
                          (cols, rows)) # 输出图像大小
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("dst", dst)
cv2.imshow("dst2", dst2)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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