別不信，100行代碼，帶你玩轉OpenCV-Python基礎API

做計算機視覺無論如何都繞不開的一個框架就是OpenCV，可以毫不誇張的說，github上每個開源的視覺項目的安裝列表中都有OpenCV框架。很多人第一次接觸OpenCV都是從OpenCV-Python版本SDK開始的，本文就以最新版本的OpenCV4.1.0為例，通過代碼帶領大家簡單粗暴的入門OpenCV-Python編程實踐。

安裝OpenCV-Python

只需要執行如下一條命令行即可

pip install opencv-python

如果想連擴展模塊一起安裝，執行如下命令行

pip install opencv-contrib-python

更多請參考這里

https://pypi.org/project/opencv-python/

代碼演示部分

涵蓋OpenCV圖像處理最高頻次使用API與常見各種使用技巧。

導入CV模塊

import cv2 as cv
import numpy as np

解釋：這個是因為OpenCV在python語言中的所有圖像數據都是以numpy的數組形式組織存儲。所以必須安裝numpy依賴支持，導入以備後用。

加載與現實圖像

src = cv.imread("D:/images/lena.jpg")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", src)

解釋：千萬別給中文路徑，不支持的，默認加載圖像彩色，通道順序BGR。

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轉換為灰度

gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("gray", gray)
print(src.shape)
print(gray.shape)

解釋：支持各種色彩空間轉換，可以轉換到灰度，HSV、YCrCb、LAB等常見色彩空間，圖像的寬、高、通道數，可以通過src.shape得到。

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創建空白圖像

black = np.zeros_like(src)
cv.imshow("black", black)

解釋：創建一張與src大小與數據類型一致的圖像，但是像素值全部為0，黑色背景圖像。

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調節亮度

black[:,:,:] = 50
lighter = cv.add(src, black)
darker = cv.subtract(src, black)
cv.imshow("lightness", lighter)
cv.imshow("darkness", darker)

解釋：過像素操作實現圖像亮度調整，本質是調整圖像的RGB值

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調節對比度

dst = cv.addWeighted(src, 1.2, black, 0.0, 0)
cv.imshow("contrast", dst)

解釋：通過權重的圖像相加實現圖像對比度調整，這里要特別注意，兩幅圖像的大小與數據類型必須完全一致。

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放大/縮小 圖像

# scale
h, w, c = src.shape
dst = cv.resize(src, (h//2, w//2))
cv.imshow("resize-image", dst)

解釋：圖像放縮支持常見的插值方式，最近鄰，線性，雙立方等。

翻轉

# 左右翻轉
dst = cv.flip(src, 1)
cv.imshow("flip", dst)
# 上下翻轉
dst = cv.flip(src, 0)
cv.imshow("flip0", dst)

解釋：圖像的鏡像翻轉支持，水平與垂直

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旋轉

M = cv.getRotationMatrix2D((w//2, h//2),45, 1)
dst = cv.warpAffine(src, M, (w, h))
cv.imshow("rotate", dst)

解釋：圖像的旋轉支持，基於放射變換，M = 2×3的變換矩陣

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色彩變換

# HSV
hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow("hsv", hsv)
# 色彩表 - 支持14種色彩變換
dst = cv.applyColorMap(src, cv.COLORMAP_AUTUMN)
cv.imshow("color table", dst)

解釋：支持圖像常見的14種查找表色彩匹配與風格變化，是自帶的14種色彩濾鏡

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模糊

blur = cv.blur(src, (15, 15))
cv.imshow("blur", blur)

解釋：圖像卷積模糊操作，卷積核大小為15×15

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高斯模糊

gblur = cv.GaussianBlur(src, (0, 0), 15)
cv.imshow("gaussian blur", gblur)

解釋：圖像高斯模糊操作，sigma = 15

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自定義濾波器

k = np.ones(shape=[5, 5], dtype=np.float32) / 25
dst = cv.filter2D(src, -1, k)
cv.imshow("custom blur", dst)

解釋：圖像自定義濾波操作，定義不同的濾波器，得到不同的濾波效果，這里是均值濾波，模糊操作。

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高斯雙邊濾波

dst = cv.bilateralFilter(src, 0, 100, 10)
cv.imshow("bi-filter", dst)

解釋：邊緣保留濾波算法的一種，OpenCV還支持其它的邊緣保留濾波算法。

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圖像梯度

dx = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 1, 0)
dy = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 0, 1)
dx = cv.convertScaleAbs(dx)
dy = cv.convertScaleAbs(dy)
cv.imshow("grad-x", dx)
cv.imshow("grad-y", dy)

解釋：圖像梯度提取，基於一階導數算子Sobel

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邊緣檢測

edge = cv.Canny(src, 100, 300)
cv.imshow("edge", edge)

解釋：圖像邊緣提取，Canny是經典的圖像邊緣提取算法。100表示低閾值，300表示高閾值。

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直方圖均衡化

eh = cv.equalizeHist(gray)
cv.imshow("eh", eh)

解釋：圖像直方圖均衡化，是圖像直方圖應用之一，其它還有直方圖匹配，直方圖相似度，直方圖反向投影等。這里的均衡化是全局均衡化，對應還有局部自適應的直方圖均衡化方法。

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角點檢測

corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray, 100, 0.05, 10)
# print(len(corners))
for pt in corners:
# print(pt)
b = np.random.random_integers(0, 256)
g = np.random.random_integers(0, 256)
r = np.random.random_integers(0, 256)
x = np.int32(pt[0][0])
y = np.int32(pt[0][1])
cv.circle(src, (x, y), 5, (int(b), int(g), int(r)), 2)
cv.imshow("corners detection", src)

解釋：基於shi-tomas角點檢測算法

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二值化加載圖像

src = cv.imread("D:/images/zsxq/zsxq_12.jpg")
gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow("binary input", gray)

解釋：加載二值化操作測試圖像

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固定閾值

ret, binary = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow("binary", binary)

解釋：手動指定閾值為127，THRESH_BINARY表示大於127為白色，反之為黑色。

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全局閾值

ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
cv.imshow("otsu", binary)

解釋：自動計算閾值，基於全局直方圖信息

自適應閾值

binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY_INV, 25, 10)
cv.imshow("ada", binary)

解釋：自適應閾值計算方法，支持高斯與盒子兩種方式。

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輪廓分析

contours, hireachy = cv.findContours(binary, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
result = np.zeros_like(src)
for cnt in range(len(contours)):
cv.drawContours(result, contours, cnt, (0, 0, 255), 2, 8)
cv.imshow("contour", result)

解釋：二值圖像的輪廓與結構分析API，演示，這里只是獲取了最外層輪廓。

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膨脹與腐蝕操作

se = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5), (-1, -1))
d = cv.dilate(binary, se)
e = cv.erode(binary, se)
cv.imshow("dilate", d)
cv.imshow("erode", e)

解釋：二值圖像的形態學基礎操作，腐蝕與膨脹

開閉操作

op = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, se)
cl = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_CLOSE, se)
cv.imshow("open", op)
cv.imshow("close", cl)

解釋：二值圖像的形態學組合操作，開操作與閉操作

上述全部演示代碼的代碼下地址：

https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial
來源：kknews別不信，100行代碼，帶你玩轉OpenCV-Python基礎API

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