玩转Python图片处理 （OpenCV-Python ）
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口，它拥有OpenCV C++ API的功能，同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用。但值得注意的是在Python3（目前使用的是Python3.7）里对OpenCV-Python接口的中文支持并不是很友好。
安装：
sudo pip3 install opencv-python
直方图模块安装：
pip3 install matplotlib
简单的读取一张图片：
1 import cv2 #导入opencv库 2 3 #读取一张图片，地址不能带中文 4 imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg") 5 6 #创建一个窗口，中文显示会出乱码 7 cv2.namedWindow("东小东标题") 8 9 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像） 10 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) 11 12 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数 13 cv2.waitKey(0) 14 15 #销毁窗口，退出程序 16 cv2.destroyAllWindows()
其它属性详细介绍：
1 import cv2 #导入opencv库 2 import numpy as np 3 4 #......................................................................... 5 #读取一张图片，地址不能带中文 6 ''' 7 第二个参数，取值可为： 8 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 9 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 10 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道(png有，jpg无） 11 ''' 12 #imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg") 13 imgviewx=cv2.imread("imgx/DONG.jpg",cv2.IMREAD_COLOR) 14 15 #......................................................................... 16 #获取图片信息 17 #一个像素有三个通道，BGR 18 print(imgviewx.shape)#输出：(1080, 1920, 3) 高像素，宽像素，通道数 19 print(imgviewx.size)# 120000 总通道数=高* 宽* 通道数 20 print(imgviewx.dtype)# uint8 3个通道每个通道占的位数（8位，一个字节） 21 #print(imgviewx) #输出效果视乎与下条相同 22 #print(np.array(imgviewx)) #输出每个像素点的参数（ B , G , R ) 23 #获取图片 B G R 各均值， #(204.46305102040816, 208.50832244897958, 217.29540408163263, 0.0) ，红色部分最多 24 print(cv2.mean(imgviewx)) 25 #获取方差,也会打印均值，可用均值方差都为零判断图片无效 26 #print(cv2.meanStdDev(imgviewx)) 27 28 29 30 #......................................................................... 31 #图片处理 32 #备份图片 33 imgviewx1=imgviewx.copy() 34 35 #均值模糊,主要用于去除图片噪点 36 #读取图片并实现图片的模糊效果，参数：（读取图片，（X轴方向模糊，Y轴方向模糊）） 37 #imgviewx=cv2.blur(imgviewx,(5,5)) 38 39 #中值模糊，主要用于去除椒盐（烧烤配料）噪点 40 #参数：（图片信息，模糊值） 41 #imgviewx=cv2.medianBlur(imgviewx,9) 42 43 #普通高斯模糊 44 #参数：（图片信息，参数1，参数2）参数1和参数2只能设置一个 45 #imgviewx=cv2.GaussianBlur(imgviewx,(0,0),1) 46 47 #保留边缘（像素差），高斯模糊 48 #参数（图片信息，0，要用怎样的方式（越大则越细），空间复杂度（越大越复杂）） 49 imgviewx=cv2.bilateralFilter(imgviewx,0,50,6) 50 51 52 #美颜,美白效果valuex值越大越白 53 #valuex=50; 54 #imgviewx=cv2.bilateralFilter(cv2.imread("imgx/zcy.jpg"),valuex,valuex * 2,valuex / 2) 55 56 #对比度和亮度调整 57 #duix=0.5 #对比度 58 #lightx=0 #亮度 59 #imgviewx=cv2.addWeighted(imgviewx,duix,np.zeros(imgviewx.shape,imgviewx.dtype),1-duix,lightx) 60 61 62 63 #显示文字 64 # 参数：图像，文字内容， 坐标( x , y ) ，字体，大小，颜色( B , G ,R )，字体厚度 65 #颜色值为0-255 66 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 定义字体 67 imgviewx = cv2.putText(imgviewx,"DONG XIAO DONG",(10, 50), font, 1.2, (0, 0, 255), 5) 68 69 70 #像素取反 71 #imgviewx=cv2.bitwise_not(imgviewx) 72 73 74 75 #遍历图片，效率低,不推荐使用 76 def xgtp(): 77 global imgviewx 78 gx,kx,tx=imgviewx.shape#得到像素高度，像素宽度，通道数 79 80 for g in range(0,gx): 81 for k in range(0,kx): #这里得到的是每个像素点，每个点由RGB三色构成 82 if(k>0 and k<100): 83 imgviewx[g,k,0]=0 # B 84 imgviewx[g,k,1]=255 # G 85 imgviewx[g,k,2]=255 # R 86 else: 87 imgviewx[g, k, 0] = imgviewx[g, k, 0] #获取到原来的值 88 imgviewx[g, k, 1] = imgviewx[g, k, 1] 89 imgviewx[g, k, 2] = imgviewx[g, k, 2] 90 91 #创建一个图形，使用np,所以效率高 92 def cjtx(): 93 # 初始化像素点值全为0 （rgb都为零，所以是黑色） 94 #参数：（[高，宽，通道数],每个通道占的位数（一个字节）） 95 imgx=np.zeros([400,600,3],np.uint8) 96 97 #初始化像素点值为全为1 98 #imgx[110:130,50:70,2]表示一个范围：[高度起始点：高度结束点，宽度起始点：宽度结束点，哪个通道]，起始点均以左上角 99 #imgx[:,:,0]=np.ones([400,600],np.uint8)*255 #最终结果为第一个通道（B)全为255，所以是蓝色 100 imgx[110:130,50:70,1]=np.ones([20,20],np.uint8)*255 101 cv2.imshow("第二个图形窗口",imgx) 102 103 #图片区域处理 104 def pictureArea(): 105 global imgviewx 106 #得到截图 107 areax=imgviewx[110:529,778:1200] 108 #将图片由RGB（3通道）转换为灰度（2通道） 109 areax=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 110 #将图片有2通道还原成3通道，但色彩不能还原 111 areax2=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_GRAY2RGB) 112 #处理后的区域写到原图上 113 imgviewx[110:529, 778:1200]=areax2 114 #显示截图 115 cv2.imshow("area",areax) 116 117 #泛洪填充，相似像素填充 118 def fill_color(): 119 global imgviewx 120 h,w,t=imgviewx.shape 121 #必要参数 122 maskx=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8) 123 #参数接收：（图片信息，必要参数，参考点位置坐标，填充的颜色，查找范围：最低像素（参考减所写），查找范围：最高像素（参考加所写），全部填充） 124 cv2.floodFill(imgviewx,maskx,(100,100),(0,255,0),(100,100,100),(50,50,50),cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE) 125 126 127 128 #通道分离与合并 129 def tongdao(): 130 global imgviewx 131 b,g,r=cv2.split(imgviewx)#通道分离 132 cv2.imshow("bb",b)#通道图单独显示 133 cv2.imshow("gg",g) 134 cv2.imshow("rr",r) 135 136 imgviewx[:,:,1]=135 #改变单个通道（0,1,2 => B,G,R) 137 cv2.imshow("chang red ",imgviewx) 138 139 imgviewx=cv2.merge([b,g,r])#合并通道 140 141 #像素运算 142 def pixel_operation(): 143 #读入两张大小和通道相同的图片 144 img1=cv2.imread("imgx/img1.jpg") 145 img2=cv2.imread("imgx/img2.jpg") 146 print(img1.shape, "=====", img2.shape) 147 # 创建一个大小可调整的窗口 148 cv2.namedWindow("operation", cv2.WINDOW_NORMAL) 149 cv2.imshow("img111", img1) 150 cv2.imshow("img222",img2) 151 #处理图片 152 #像素点相加，如0（黑色），255（白色），0+255=255（白色），超过255还是白色 153 #imgoperation=cv2.add(img1,img2) 154 #像素相减，如0（黑色），255(白色），0-255=-255=0（黑色） 155 #imgoperation=cv2.subtract(img1,img2) 156 #像素相乘，255(白色），0/255=0（黑色） 157 #imgoperation=cv2.divide(img1,img2) 158 #像素相乘，255(白色），0*255=0（黑色） 159 #imgoperation=cv2.multiply(img2,img1) 160 #像素与,二进制与，如0与255为00000000&11111111=00000000 161 imgoperation=cv2.bitwise_and(img1,img2) 162 #像素或 163 imgoperation=cv2.bitwise_or(img1,img2) 164 165 #显示处理后的图片 166 cv2.imshow("operation", imgoperation) 167 168 169 170 #....................................................................... 171 #视频处理，视频无声音 172 def vediox(): 173 ved=cv2.VideoCapture("imgx/vv.mp4")#打开视频 174 while True: 175 ret,tux=ved.read() 176 if ret== False:#判断视频是否播放完毕 177 break 178 else: 179 cv2.imshow("wideo1111",tux)#每帧显示 180 hsv=cv2.cvtColor(tux,cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换成HSV图片格式，对颜色敏感 181 lowx=np.array([37,43,46])#表格在后面给出 182 uppx=np.array([77,255,255]) 183 # 播放此输出的目标是白色 184 tux2=cv2.inRange(hsv,lowx,uppx)#利用低指和高指匹配延时，所匹配的是绿色 185 #播放此输出的目标是原色 186 tux3 = cv2.bitwise_and(tux,tux, mask=tux2) 187 188 cv2.imshow("video222",tux3) 189 190 if 27==cv2.waitKey(20):#按键退出播放 191 break 192 193 194 #......................................................................... 195 #创建一个窗口，中文显示会出乱码，第一个参数为窗口唯一标识字符串 196 #窗口大小可调整，默认参数为c v2.WINDOW_AUTOSIZE 根据图像大小自动创建大小 197 #可建多个 198 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL) 199 200 201 #......................................................................... 202 #创建鼠标点击事件回调函数,（事件，x轴位置，y轴位置，标记，属性） 203 def drawxxx(event,x,y,flags,param): 204 if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: 205 print("鼠标按下",x,y) 206 #elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE: 207 # print("鼠标滑动") 208 elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP: 209 print("鼠标抬起") 210 211 #注册鼠标监听事件(窗口，回调函数） 212 cv2.setMouseCallback("东小东标题",drawxxx) 213 214 #......................................................................... 215 t1=cv2.getTickCount()#利用cpu时间...... 216 #xgtp()#调用图片像素遍历函数 217 #cjtx()#调用创建图形函数 218 #vediox()#调用视频处理函数 219 #tongdao()#通道处理 220 #pixel_operation()#像素点的加减乘除等处理 221 #pictureArea()#图片区域处理 222 #fill_color()#泛洪填充，相似像素填充 223 t2=cv2.getTickCount() 224 timesx=(t2-t1)/cv2.getTickFrequency() 225 print("花费时间：%s 毫秒"%(timesx*1000)) 226 227 228 #显示图片，参数：（窗口唯一标识字符串，imread读入的图像） 229 #可以不基于窗口，可建多个 230 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) 231 232 233 #......................................................................... 234 #将图片保存，写入到文件 235 cv2.imwrite("2.jpg",imgviewx) 236 237 238 239 #......................................................................... 240 #窗口退出 241 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数 242 #等待时间到则返回-1，如有键盘按键按下则返回按键的ASCII码 243 #可使用print(cv2.waitKey(0))获取该按键值 244 keyx=cv2.waitKey(0) 245 print(keyx) 246 if keyx==27: 247 print("你按下了键盘的：ESC键") 248 249 #......................................................................... 250 #销毁窗口，退出程序 251 cv2.destroyAllWindows()
模拟实现一个简单的拍照程序：
1 import cv2 #导入opencv库 2 import numpy as np 3 4 #调用摄像头 5 def videox(): 6 vix=cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头 7 while True: 8 ret,tu=vix.read() # ret为返回值，tu为当前帧 9 tu1=cv2.flip(tu,1) #图像反转，1为左右对换，-1为上下对换 10 cv2.imshow("东小东标题",tu1) #显示图片在窗口上 11 if 65==cv2.waitKey(10): #等待大写 A 键盘按键按下 12 cv2.imwrite("DONG.jpg",tu1)#保存停止帧图片 13 break 14 15 cv2.namedWindow("东小东标题")#创建一个窗口，中文显示会出乱码问题 16 17 videox() #调用摄像头函数 18 19 print(cv2.waitKey(0))#等待任意键按下，并输出该按键的值 20 21 cv2.destroyAllWindows()#销毁窗口
直方图基本：
1 import cv2 #导入opencv库 2 import numpy 3 #直方图均衡化，对比度改变 4 def equalization_rgb(imgtu): 5 #只能使用灰度图片 6 imgx=cv2.cvtColor(imgtu,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#转换为灰度 7 8 #默认参数，自接使用 9 #imgtu=cv2.equalizeHist(imgx)#均衡化 10 11 #可修改参数clipLimit的值得到不一样效果 12 chanlx=cv2.createCLAHE(clipLimit=30.0,tileGridSize=(8,8)) 13 imgtu=chanlx.apply(imgx) 14 15 cv2.imshow("equalization",imgtu)#显示 16 17 18 #直方图比较，图片相似度比较，遍历像素点，速度慢慢 19 def create_compara(imgtu): 20 h,w,t=imgtu.shape 21 rgbx=numpy.zeros([16*16*16,1],numpy.float32) 22 bsize=256/16 23 for row in range(h): 24 for col in range(w): 25 b=imgtu[row,col,0] 26 g=imgtu[row,col,1] 27 r=imgtu[row,col,2] 28 index=numpy.int(b/bsize)*16*16+numpy.int(g/bsize)*16+numpy.int(r/bsize) 29 rgbx[numpy.int(index),0]=rgbx[numpy.int(index),0]+1 30 return rgbx 31 32 def compare_ing(): 33 img1=cv2.imread("imgx/xxG.png") 34 img2=cv2.imread("imgx/xxR.png") 35 hist1=create_compara(img1) 36 hist2=create_compara(img2) 37 cv2.imshow("img1111",img1) 38 cv2.imshow("img2222",img2) 39 va1=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA) 40 va2=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CORREL) 41 va3=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CHISQR) 42 print("巴氏距离，越小越相似（0,1）：",va1) 43 print("相关性，越接近于1，越相似：",va2) 44 print("卡方，越小越相似：",va3) 45 46 47 #读取一张图片，地址不能带中文 48 imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg") 49 50 #创建一个窗口，中文显示会出乱码 51 cv2.namedWindow("东小东标题") 52 53 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像） 54 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) 55 56 #------------------ 57 #equalization_rgb(imgviewx)#直方图均衡化，提高对比度 58 compare_ing()#直方图比较，图片相似度 59 60 #------------------- 61 62 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数 63 cv2.waitKey(0) 64 65 #销毁窗口，退出程序 66 cv2.destroyAllWindows()
模板匹配：
1 import cv2 #导入opencv库 2 3 #参数：（要寻找的目标，原图片） 4 def templatex(img_target,img_root): 5 6 #模板匹配方法 7 #toolx=cv2.TM_SQDIFF_NORMED 8 toolx=cv2.TM_CCORR_NORMED 9 #toolx=cv2.TM_CCOEFF_NORMED 10 11 h,w=img_target.shape[:2]#获取目标图像的高和宽 12 #操作匹配 13 result=cv2.matchTemplate(img_root,img_target,toolx) 14 #得到区域 15 min_x,max_x,min_y,max_y=cv2.minMaxLoc(result) 16 17 #获取起始点坐标 18 if toolx==cv2.TM_SQDIFF_NORMED: 19 tl=min_y 20 else: 21 tl=max_y 22 #获取结束点坐标，其中tl[0]表示起始点x轴值，tl[1]表示y 23 br=(tl[0]+w,tl[1]+h) 24 #创建一个矩形框，参数（要写到的图片，起始点坐标，结束点坐标，颜色值，厚度） 25 cv2.rectangle(img_root,tl,br,(0,0,255),5) 26 #显示图片 27 cv2.imshow("img_rootxx",img_root) 28 29 30 31 #读取一张图片，地址不能带中文 32 imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg") 33 34 #创建一个窗口，中文显示会出乱码 35 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL) 36 37 #获取原图片截图 38 areax = imgviewx[110:529, 778:1200] 39 cv2.imshow("jjjttt",areax) 40 41 templatex(areax,imgviewx) 42 43 44 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像） 45 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) 46 47 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数 48 cv2.waitKey(0) 49 50 #销毁窗口，退出程序 51 cv2.destroyAllWindows()
二值化，黑白图片：
1 import cv2 #导入opencv库 2 3 #读取一张图片，地址不能带中文 4 imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg") 5 6 #创建一个窗口，中文显示会出乱码 7 cv2.namedWindow("东小东标题") 8 9 imgviewx2=imgviewx.copy() 10 #得到灰度图片 11 imgviewx2=cv2.cvtColor(imgviewx2,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 12 #二值化图像，黑白图像，只有0和1,0为0,1为255 13 ret,imgviewx2=cv2.threshold(imgviewx2,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU) 14 #二值化方法2 15 imgviewx2=cv2.adaptiveThreshold(imgviewx2,200,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,5) 16 17 18 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像） 19 cv2.imshow("img222222",imgviewx2) 20 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) 21 22 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数 23 cv2.waitKey(0) 24 25 #销毁窗口，退出程序 26 cv2.destroyAllWindows()
附录：
HSV取值对应表：
树莓派（2018-06-27-raspbian-stretch.img）安装需要的依赖包：
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libjasper-runtime
sudo pip3 install opencv-contrib-python
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt install libqtgui4
sudo apt install libqt4-test
sudo apt-get install libcv-dev
