python中opencv的使用方法是什么-创新互联

创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商,新人活动买多久送多久,划算不套路!

成都创新互联公司-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比古田网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式古田网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们,业务覆盖古田地区。费用合理售后完善,10多年实体公司更值得信赖。

这篇文章将为大家详细讲解有关python中opencv的使用方法是什么,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

OpenCV是一个旨在解决计算机视觉问题的Python库。OpenCV最初由Intel在1999年开发,但是后来由Willow Garage资助。它支持很多编程语言,如C++,Python,Java等等。它也支持多种平台,包括Windows,Linux和MacOS。

OpenCV Python只是一个与Python一起使用的原始C++库的包装类。通过使用它,所有OpenCV数组结构都能被转化为NumPy数组或从NumPy数组转化而来。这样就可以轻松地将其与其他使用NumPy的库集成。例如,SciPy和Matplotlib等库。

OpenCV的基础操作?

Opencv能完成以下从加载图像到调整大小等基本操作:

使用OpenCV加载图片

查看图片形状/分辨率

显示图片

调整图像大小

1. 使用OpenCV加载图片

Import cv2  
 # colored Image  
Img = cv2.imread ("Penguins.jpg",1)  
 # Black and White (gray scale)  
Img_1 = cv2.imread ("Penguins.jpg",0)

如以上代码所示,第一个要求是导入OpenCV模块。

之后,我们可以用imread模块读取图片。参数中的1代表这是一个彩色图片。如果这个参数的值是0,就意味着这个将被导入的图片是黑白图片。这里的图片名称是“Penguins”。很简单吧?

2. 查看图片形状/分辨率

我们可以使用shape子函数来输出图片的形状。看看以下代码:

Import cv2  
# Black and White (gray scale)  
Img = cv2.imread ("Penguins.jpg",0)  
Print(img.shape)

对于图片的形状,我们指的是NumPy数组的形状。执行代码之后你将会看到这个矩阵由768行和1024列组成。

3. 显示图片

使用OpenCV显示图片非常简单和直接。思考以下图片:

import cv2  
 
# Black and White (gray scale)  
Img = cv2.imread ("Penguins.jpg",0)  
cv2.imshow("Penguins", img)  
 
cv2.waitKey(0)  
# cv2.waitKey(2000)  
cv2.destroyAllWindows()

正如你所见,我们首先使用imread导入图片。我们需要一个输出窗口来显示这个图片,对吧? 

然后,我们等待用户事件。waitKey使窗口保持静态直到用户按下一个键。传入的参数是以毫秒为单位的时间。

最后,我们根据waitForKey的参数使用destroyAllWindows关闭窗口。

4. 调整图像大小

类似地,调整图像大小非常简单。 这里有另一个代码段:

import cv2  
# Black and White (gray scale)  
img = cv2.imread ("Penguins.jpg",0)  
resized_image = cv2.resize(img, (650,500))  
cv2.imshow("Penguins", resized_image)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

这里,resize函数用于将图像大小调整为所需的形状。这里的参数是新调整大小后的图像的形状。

与之前的代码相比,剩下的代码非常简单,对吗?

我相信你们对企鹅很好奇,这是我们想要输出的图片!

这是另一个向resize函数传递参数的方法。看看下面的表示方法:

Resized_image = cv2.resize(img, int(img.shape[1]/2), int(img.shape[0]/2)))

这里,我们得到的新图像大小是原始图像的一半。

使用OpenCV进行人脸检测

这看起来很复杂,但实际上很容易。 让我带你了解整个过程,然后你也会有同样的感受。

第一步:想一想我们的先决条件。我们首先需要一个图像。然后,我们需要创建一个级联分类器,它最后会给我们提供面部特征。

第二步:这一步要使用到OpenCV读取图像和特征文件。所以这个时候,原始数据点是NumPy数组的形式。

我们要做的就是搜索面部 NumPy n维数组的行和列的值。这是具有面部矩形坐标的数组。

第三步:最后一步是使用矩形面框显示图像。

看看下面的图片,这里我以图片的形式总结了上述的三个步骤以便于阅读:

非常直接明了,对吧?

python中opencv的使用方法是什么

首先,如之前所述,我们创建CascadeClassifier对象来提取面部特征。包含面部特征的XML文件路径是此处的参数。

下一步是读取一个包含面部的图片,并且使用COLOR_BGR2GREY将其转化为黑白图片。接下来,我们搜索图像的坐标。这是使用detectMultiScale来实现的。

你问什么坐标?它是面部矩形的坐标。scaleFactor被用来减小5%的形状值,直到找到面部。因此,总的来说,值越小,准确度越高。

最后,这张脸被显示到窗口。

给识别的人脸添加矩形面框

这个逻辑很简单——就像使用for循环语句一样简单。看看下面的图片:

python中opencv的使用方法是什么

我们通过传递参数(比如图片对象,轮廓框的RGB值和矩形的宽度),使用cv2.rectangle来定义方法以创建一个矩形。

让我们来看看面部检测的完整代码:

import cv2  
# Create a CascadeClassifier Object  
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")  
# Reading the image as it is  
img = cv2.imread("photo.jpg") 
# Reading the image as gray scale image  
gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
# Search the co-ordintes of the image  
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_img, scaleFactor = 1.05,  minNeighbors=5)  
for x,y,w,h in faces:  
    img = cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h),(0,255,0),3)  
resized = cv2.resize(img, (int(img.shape[1]/7),int(img.shape[0]/7)))   
cv2.imshow("Gray", resized)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

关于python中opencv的使用方法是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

当前题目:python中opencv的使用方法是什么-创新互联
URL地址:https://www.cdcxhl.com/article12/cosggc.html

成都网站建设公司_创新互联,为您提供自适应网站微信小程序商城网站建站公司品牌网站制作静态网站

广告

声明:本网站发布的内容(图片、视频和文字)以用户投稿、用户转载内容为主,如果涉及侵权请尽快告知,我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场,如需处理请联系客服。电话:028-86922220;邮箱:631063699@qq.com。内容未经允许不得转载,或转载时需注明来源: 创新互联

成都网页设计公司