opencv python簡易文檔之圖片基本操作指南
更新時(shí)間：2021年08月13日 12:17:44 作者：Kyrie 開一
OpenCv除了可以獲取圖像之外,還可以對圖像進(jìn)行一下處理操作,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于opencv python簡易文檔之圖片基本操作的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
前言
最近在學(xué)習(xí)opencv，使用的是python接口。于是想著寫些相關(guān)的筆記供以后參考，有不足之處希望大家指出。
使用python學(xué)習(xí)opencv需要下載opencv第三方庫。
使用pip安裝即可。
安裝命令：
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python(opencv的貢獻(xiàn)庫)
引入opencv
import cv2
讀取圖片：
img=cv2.imread('cat.jpg') # cat.jpg路徑為相對路徑
# 讀取圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖片
img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
展示圖片：
# 圖像的顯示,也可以創(chuàng)建多個(gè)窗口
cv2.imshow('image',img)
# 等待時(shí)間，毫秒級，0表示任意鍵終止
cv2.waitKey(0)
# 開啟另一個(gè)窗口，圖片顯示10000毫秒后自動退出窗口
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
讀取圖片的規(guī)格：
img.shape
該屬性返回的結(jié)果為hwc(h:height長度,w:weight寬度,c:channel通道)如rgb圖像為三通道圖像c值為3。
保存圖片：
#保存
# mycat為自定義名稱，.png為圖片保存格式
cv2.imwrite('mycat.png',img)
顯示讀取圖片讀取格式：
type(img)
圖片size屬性：
# h*w img.size
圖片dtype屬性：
# 查看數(shù)據(jù)類型 img.dtype
視頻讀?。?/strong>
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 檢查是否打開正確
if vc.isOpened():
oepn, frame = vc.read()
else:
open = False
對讀取視頻中的幀進(jìn)行相應(yīng)處理：
下面代碼為將所有幀轉(zhuǎn)換為灰度圖形式。
while open:
ret, frame = vc.read()
if frame is None:
break
if ret == True:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('result', gray)
if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()
截取圖像部分：
img=cv2.imread('cat.jpg')
# 截取指定位置像素點(diǎn)
cat=img[0:50,0:200]
cv_show('cat',cat)
顏色通道提取
將其他通道置零的方式實(shí)現(xiàn)顏色通道提取：
# 切分顏色通道 b,g,r=cv2.split(img)
# 只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show('R',cur_img)
# 只保留G
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show('G',cur_img)
# 只保留B
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,1] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv_show('B',cur_img)
顏色通道融合
# 顏色通道融合 img=cv2.merge((b,g,r))
邊界填充：
# 設(shè)定上下左右需要填充像素個(gè)數(shù) top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50) # 下面最后一個(gè)參數(shù)為圖像填充邊界類型 # BORDER_REPLICATE復(fù)制原圖邊緣進(jìn)行填充 replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE) # BORDER_REFLECT反射法 reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT) # BORDER_REFLECT_101相對對稱的反射法 reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101) # BORDER_WRAP 外包裝法 wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP) # BORDER_CONSTANT使用常數(shù)值進(jìn)行填充 constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
# 顯示上述處理結(jié)果代碼
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')
plt.show()
對圖片進(jìn)行算數(shù)運(yùn)算：
# 表示所有像素點(diǎn)對應(yīng)值都加10，用于調(diào)節(jié)圖片亮度 # 若數(shù)值超過255將會進(jìn)行 % 255操作 img_cat2= img_cat +10 # 顯示圖片前5行，所有列，0表示單通道形式圖片展示結(jié)果為灰色 img_cat[:5,:,0]
# 數(shù)值超過255，值等于255 cv2.add(img_cat,img_cat2)[:5,:,0]
圖像融合
兩張圖片要進(jìn)行融合需要圖片規(guī)格一致，對于規(guī)格不一致的圖片需要用resize()方法調(diào)節(jié)規(guī)格。
# 指定像素 img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414)) img_dog.shape # x為以前的4倍，y為以前的4倍 res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4)
# 融合圖片 貓的權(quán)重為0.4,狗的權(quán)重為0.6,0為偏執(zhí)項(xiàng) res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)
下一節(jié)：opencv python簡易文檔之圖像處理算法
總結(jié)
到此這篇關(guān)于opencv python簡易文檔之圖片基本操作指南的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv python圖片基本操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
python“靜態(tài)”變量、實(shí)例變量與本地變量的聲明示例
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python“靜態(tài)”變量、實(shí)例變量與本地變量的聲明的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-11-11
下面小編就為大家?guī)硪黄猵ython直接訪問私有屬性的簡單方法。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2016-07-07
python實(shí)現(xiàn)音樂播放和下載小程序功能
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)音樂播放和下載小程序功能,本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下2020-04-04
Python每天必學(xué)之bytes字節(jié)，針對Python中的bytes字節(jié)進(jìn)行學(xué)習(xí)理解，感興趣的小伙伴們可以參考一下2016-01-01
Python實(shí)現(xiàn)提取JSON數(shù)據(jù)中的鍵值對并保存為.csv文件
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何基于Python實(shí)現(xiàn)讀取JSON文件數(shù)據(jù),并將JSON文件中指定的鍵值對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.csv格式文件,感興趣的小伙伴可以了解下2023-09-09
python第三方庫easydict的使用實(shí)例詳解
在?Python?中當(dāng)我們需要訪問字典中的元素的時(shí)候，我們需要使用類似?a['example']?的形式來進(jìn)行使用，這個(gè)時(shí)候就可以使用 easydict 這個(gè)模塊了，今天通過本文給大家講解python第三方庫easydict的使用，感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2022-11-11
python os模塊在系統(tǒng)管理中的應(yīng)用
這篇文章主要介紹了python os模塊在系統(tǒng)管理中的應(yīng)用，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2020-06-06
這篇文章主要介紹了Python?迭代器Iterator詳情，迭代器可以幫助我們解決面對復(fù)雜的數(shù)據(jù)場景時(shí)，快速簡便的獲取數(shù)據(jù)，下文關(guān)于其詳細(xì)介紹，需要的小伙伴可以參考一下2022-05-05
使用Python的Flask框架實(shí)現(xiàn)視頻的流媒體傳輸
這篇文章主要介紹了使用Python的Flask框架實(shí)現(xiàn)視頻的流媒體傳輸,包括從攝像機(jī)獲取幀到web瀏覽器的數(shù)字流傳輸，需要的朋友可以參考下2015-03-03
這篇文章通過示例詳細(xì)為大家介紹了Python中的裝飾器以及類的裝飾器。通過學(xué)習(xí)裝飾器可以讓我們更好更靈活的使用函數(shù)，還可以讓我們的代碼更加優(yōu)雅，感興趣的可以學(xué)習(xí)一下2022-03-03