OpenCV基本操作

OpenCV基本操作

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图像读取

cv.imread

1读取的方式分别有彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数；2以灰度模式加载图像；3包括alpha通道的加载图像模式。

可以分别使用1,0，-1来代替上面三个标志。

在图像读取的过程中，如果加载路径有错误，并不会报错，而是返回一个空值。并在下一次调用时报错。

显示图像

cv.imshow(显示图像的窗口名称，以字符串类型表示；要加载的图像)

注意：在调用显示图像的API后，要调用waitKey给图像绘制留下时间，否则窗口会出现无响应情况，并且图像无法显示出来。

图像保存

cv.imwrite(文件名要保存在哪里；要保存的图像)

几何图形绘制

绘制直线

cv.line（img，start，end，color，thickness）

img：要绘制直线的图像

start，end：直线的起点和终点。

color：线条的颜色

thickness：线条的宽度

绘制圆形

cv.circle(img,centerpoint,r,color,thickness)

img：要绘制圆形的图像

centerpoint，r：圆心和半径

color：线条的颜色

thickness：线条宽度，为-1时生成闭合图案并填充颜色

绘制矩形

cv.rectangle（img,leftupper,rightdown,color,thickness）

img：要绘制矩形的图像

leftupper，rightdown：矩形的左上角和右下角坐标

color：线条的颜色

thickness：线条的宽度

向图像中添加文字

cv.putText(img,text,station,font,fontsize,color,thickness,cv.LINE_AA)

img：图像

text：要写入的文本数据

station：文本的放置位置

font：字体

fontsize：字体大小

获取并修改图像中的像素点

通过行列坐标值获取该像素点的像素值。对于BGR图像，它返回一个蓝绿红值的数组。对于灰色图像，仅返回相应的强度值。使用相同的方法对像素值进行修改。

获取图像的属性

图像属性包含行数，列数，通道数，图像数据类型，像素数等。

形状：img.shape

图像大小：img.size

数据类型：img.dtype

图像通道的拆分与合并

拆分：b,g,r=cv.split(img)

合并：img=cv.merge((b,g,r))

色彩空间的改变

OpenCV中有150多种颜色空间转换方法。最广泛使用的转换方法有两种，BGR和灰度图、BGR和HSV之间的转换。

cv.cvtColor(需要转换的图片，转换的标志)

标志包括：cv.COLOR_BGR2GRAY;cv.COLOR_BGR2HSV

算数操作

图像的加法：cv.add(a,b)。注意在操作时需要保证a,b的尺寸相同。

图像的混合加法：对两幅图像使用不同的权重相加。函数是cv.addWeighted(a,wa,b,wb,c)

a：图像a。

wa：图像a的权重。

b：图像b。

wb：图像b的权重。

c：常数。

几何变换

图像缩放：cv.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation=cv.INTER_LINEAR)

src：输入图像。

dsize：绝对尺寸，直接指定调整后图像的大小。

fx，fy：相对尺寸，将dsize设置为None，然后将fx和fy设置为比例因子即可。

interpolation：插值方法。其中INTER_LINEAR:双线性插值法；INTER_NEAREST:最近邻插值；INTER_AREA：像素区域重采样（默认）；INTER_CUBIC:双三次插值。

图像平移：

将图像按照指定方向和距离，移动到相应的位置。

cv.warpAffine(img,M,dsize)

img：要操作的图像

M：2*3移动举证，对于（x，y）处的像素点，要把它移动到（x+tx，y+ty）处时，M矩阵应如下设置：

 

 

注意：将M设置为np.float32类型的Numpy数组。

dsize：输出图像的大小。

注意：输出图像的大小，他应该是（宽度，高度）的形式。请记住，width=列数，height=行数。