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今天就跟大家聊聊有关python可以用opencv吗,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV
解压 opencv,添加系统环境变量:计算机-->右键属性-->高级系统设置-->环境变量-->系统变量-->编辑path-->添加 F:\Program Files (x86)\opencv-3.2.0-vc14\build\x64\vc14\bin
拷贝 opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd 到 Anaconda2/Lib/Site-packages/
注意:从上面python/2.7可以看出,opencv 官方的 python 接口只支持 Anaconda2的版本 ,如果你装的是 Anaconda3 的话,可以打开cmd,然后执行conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3;
打开 ipython 测试一下:
import cv2 print(cv2.__version__)
二、OpenCV 基础知识
1. 读取、显示和写入图像
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像,第二个参数可以为1(默认读入彩图, 可省略), 0(以灰度图读入) im = cv2.imread('empire.jpg', 1) # 函数imread()返回图像为一个标准的 NumPy 数组 h,w = im.shape[:2] print h,w # 显示图像,第一个参数是窗口的名字,其次才是我们的图像,窗口会自动调整为图像大小。 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) # 为防止图像一闪而过,无限期的等待键盘输入 cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有图像 # 保存图像(必须设置保存图像的路径和扩展名) cv2.imwrite('result.png', im) # 使用 plt 显示图像(可显示像素坐标及像素值)、保存图像 plt.imshow(im, cmap='gray', interpolation='bicubic') plt.show() plt.savefig('figpath.png', bbox_inches='tight')
2. 颜色空间转换
在OpenCV 中,图像不是按传统的RGB 颜色通道,而是按BGR 顺序(即RGB 的倒序)存储的。读取图像时默认的是BGR,但是还有一些可用的转换函数。颜色空间的转换可以用函数cvtColor() 来实现。
# 1.使用opencv读取并创建灰度图像,按 BGR 顺序 im = cv2.imread('empire.jpg') gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 2.使用matplotlib.image 读入并创建灰度图像,按 RGB 顺序 import matplotlib.image as mpl_img im = mpl_img.imread('empire.jpg') gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # Note: 注意1和2的区别在颜色转换代码 # 常用:cv2.COLOR_BGR2RGB、cv2.COLOR_GRAY2BGR、cv2.COLOR_BGR2HSV
3. 在图像上画直线、矩形、圆、多边形(曲线)
画直线:cv2.line()
import cv2 # 读取图像,按 BGR 顺序 img = cv2.imread('empire.jpg') # 传入图像、起点坐标、终点坐标、线的颜色(color)、线的厚度(thickness) # color : Color of the shape. for BGR, pass it as a tuple, eg: (255,0,0) for blue. For grayscale, just pass the scalar value. # thickness : if -1 is passed for closed figures like circles, it will fill the shape, default thickness = 1. img = cv2.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)
画矩形:cv2.rectangle()
# 需要传入图像、左上角顶点坐标、右下角顶点坐标、颜色、线宽 img = cv2.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3)
画圆:cv2.circle()
# 需要传入图像、圆的中心点坐标、半径、颜色、线宽 img = cv2.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1) # If -1 is passed for closed figures like circles, it will fill the shape. default thickness = 1
画多边形(包括曲线):cv2.polylines()
# 数组的数据类型必须为int32,若知道曲线方程,可以生成一堆点,就可以画出曲线来啦 pts = np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]], np.int32) # 第一个参数为-1, 表明这一维的长度(点的数量)是根据后面的维度的计算出来的 pts = pts.reshape((-1,1,2)) # 如果第三个参数是False,我们得到的多边形是不闭合的(首尾不相连) img = cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))
在图片上添加文字:cv2.putText()
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 第 3~6 个参数为:bottom-left corner where data starts、font size、color、thickness cv2.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
4. 图像的基础操作
获取并修改像素值
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('messi5.jpg') px = img[100, 100] print px [57 63 68] # accessing only blue pixel blue = img[100, 100, 0] print blue 57 # modify the pixel img[100, 100] = [255, 255, 255] print img[100, 100] [255 255 255] # channel 2 所有值置为0 img[:, :, 2] = 0
获取图像属性
img = cv2.imread('messi5.jpg') print img.shape (960L, 1280L, 3L) print img.size 3686400 print img.dtype uint8
选取图像块
img = cv2.imread('messi5.jpg') # select the ball and copy it to another region ball = img[280:340, 330:390] # 注意:340和390取不到 img[273:333, 100:160] = ball
看完上述内容,你们对python可以用opencv吗有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道,感谢大家的支持。
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