Python OpenCV超详细讲解基本功能
作者:振华OPPO 发布时间:2021-04-26 11:47:36
准备工作
右击新建的项目,选择Python File,新建一个Python文件,然后在开头import cv2
导入cv2库。
转成灰度图像
调用imread()方法获取我们资源文件夹中的图片lena.png
cvtColor()方法可以让我们的图片转换成任意颜色,第一个参数是我们要转换的图片,第二个参数是要转成的颜色空间,
cv2.COLOR_BGR2GRAY
就是由BGR变为GRAY,我们日常生活中都是RGB三通道顺序,而在OpenCV中是BGR顺序。使用imshow()方法显示图片,窗口名称为Gray Image
waitKey(0)这句可以让窗口一直保持,如果去掉这句,窗口会一闪而过
img=cv2.imread("Resources/lena.png")
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Gray Image",imgGray)
cv2.waitKey(0)
我们来看下效果:
高斯模糊
GaussianBlur()是对图片进行高斯模糊(也称为高斯平滑),是去除图像噪声的一种方法。
第一个参数是图像,第二个参数(7,7)是卷积核的大小,只能是奇数长度的矩阵,第三个参数是Sigma X,默认为0
imshow()显示原图和灰度图
img=cv2.imread("Resources/lena.png")
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur=cv2.GaussianBlur(imgGray,(7,7),0)
cv2.imshow("Gray Image",imgGray)
cv2.imshow("Blur Image",imgBlur)
cv2.waitKey(0)
我们来看下效果,左为原图,右是高斯模糊:
边缘检测
边缘检测Canny()方法中第一个参数是图像,第二个参数是阈值1,第三个参数是阈值2,用来显示灰度值在此范围内的边缘线。
img=cv2.imread("Resources/lena.png")
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur=cv2.GaussianBlur(imgGray,(7,7),0)
imgCanny=cv2.Canny(img,150,200)
cv2.imshow("Gray Image",imgGray)
cv2.imshow("Blur Image",imgBlur)
cv2.imshow("Canny Image",imgCanny)
cv2.waitKey(0)
我们运行看下效果:
膨胀运算
膨胀运算中,会用到numpy库,我们先导入一下:import numpy as np
定义一下大小为5x5的卷积核:kernel=np.ones((5,5),np.uint8),数值类型是无符号整型
kernel=np.ones((5,5),np.uint8)
img=cv2.imread("Resources/lena.png")
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur=cv2.GaussianBlur(imgGray,(7,7),0)
imgCanny=cv2.Canny(img,150,200)
imgDialation=cv2.dilate(imgCanny,kernel,iterations=1)
cv2.imshow("Gray Image",imgGray)
cv2.imshow("Blur Image",imgBlur)
cv2.imshow("Canny Image",imgCanny)
cv2.imshow("Dialation Image",imgDialation)
cv2.waitKey(0)
我们看下效果,膨胀使得边缘线变得更厚,全部连接到一块。
腐蚀运算
我们对刚刚膨胀的图像进行腐蚀运算,就可以得到闭合的边缘图像。
kernel=np.ones((5,5),np.uint8)
img=cv2.imread("Resources/lena.png")
imgGray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
imgBlur=cv2.GaussianBlur(imgGray,(7,7),0)
imgCanny=cv2.Canny(img,150,200)
imgDialation=cv2.dilate(imgCanny,kernel,iterations=1)
cv2.imshow("Gray Image",imgGray)
cv2.imshow("Blur Image",imgBlur)
cv2.imshow("Canny Image",imgCanny)
cv2.imshow("Dialation Image",imgDialation)
cv2.waitKey(0)
从左到右依次为膨胀图像、腐蚀图像、边缘检测图像
OK,本节内容也是非常简单的,主要是让大家熟悉下OpenCV最基础的应用。眼过千遍不如手过一遍,快去动手敲一遍吧~💘
来源:https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/122902863
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