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

 


 

posted @ 2018-12-19 09:49  东小东  阅读(42925)  评论(1编辑  收藏