这篇文章给大家介绍怎么在Python中使用OpenCV,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
OpenCV
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库,是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库,主要关注实时应用程序。
OpenCV库是2500多种优化算法的组合,可用于检测和识别不同的人脸,实时识别图像中的对象,使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类,跟踪摄像机的运动,跟踪运动对象(例如汽车,人等),实时计数对象,缝合图像来产生高分辨率图像,从图像数据库中查找相似的图像,从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提高图像质量,跟踪眼睛的运动,跟踪脸部等。
它拥有大约4.7万活跃用户社区,下载量超过1800万。谷歌,亚马逊,特斯拉,微软,本田等许多大公司都使用Open cv来改善他们的产品,它更是驱动了AI的发展。
先决条件
在开始编写代码之前,我们需要在设备上安装opencv。
如果你是ProIn编程专家,并且熟悉每个IDE,那么请使用Pycharm并从设置中的程序包管理器安装OpenCV-python。
如果你是初学者或中级程序员,或者只是想关注博客,那么我们将使用代码编辑器而不是IDE。
只需转到Visual Studio Code网站并根据你的操作系统下载最新版本即可。
https://code.visualstudio.com/download
现在,我们将创建一个虚拟环境,并在其中安装opencv。打开终端,然后使用cd定位到桌面,使用mkdir 创建一个名为opencv
的文件夹,然后运行以下命令。
python -m venv env
现在,使用env\scripts\activate
激活环境,你会在C:\Users\username\Desktop\opencv
之前看到小括号(env)出现。
现在,只需使用pip安装OpenCV。
我们会在本文中涵盖7个主题
读,写和显示图像
2. 读取视频并与网络摄像头集成
3. 调整大小和裁剪图像
4. 基本的图像过滤器使用的函数
5. 绘制不同的形状
6. 在图像上书写文字
7. 检测并裁剪脸部
读,写和显示图像
要使用Opencv读取图像,我们有imread()函数; 要显示图像,有imshow()函数,而对于书写,我们有imwrite()函数。让我们看看它们的语法。
imread():
img = cv2.imread("PATH_TO_IMAGE.jpg/png")Exampleimg = imread("images/dog0.jpg")
imshow():
cv2.imshow("WINDOW NAME",IMG_VAR)Exampleimshow("Dog Image",img)
imwrite():
cv2.imwrite(FILENAME, IMAGE)filename: A string representing the file name. The filename must include image format like .jpg, .png, etc.image: It is the image that is to be saved.Examplecv2.imwrite('images/img',img)
读取视频并与网络摄像头集成
读取视频文件与在OpenCV中读取图像文件非常相似,区别在于我们使用了cv2.videocapture。
句法
video = cv2.VideoCapture("FILEPATH.mp4")Examplevideo = cv2.VideoCapture("video/dog/dog.mp4")
视频是许多帧结合在一起的集合,每帧都是一幅图像。要使用OpenCV观看视频,我们只需要使用while循环显示视频的每一帧。
while True: success , img = cap.read() cv2.imshow("Video",img) if cv2.waitKey(1) & 0xff==ord('q'):##key 'q' will break the loop break
要与网络摄像头集成,我们需要传递网络摄像头的端口值而不是视频路径。如果你使用的是笔记本电脑,但没有连接任何外部网络摄像头,则只需传递参数0;如果你有外部网络摄像头,则传递参数1。
cap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,640) ## Frame widthcap.set(4,480) ## Frame Heightcap.set(10,100) ## Brightnesswhile True: success, img = cap.read() cv2.imshow("Video",img) if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'): break
调整大小和裁剪图像
调整大小是更改图像形状的过程。在Opencv中,我们可以使用resize函数调整图像形状的大小。
句法
cv2.resize(IMG,(WIDTH,HEIGHT))IMG: image which we want to resizeWIDTH: new width of the resize imageHEIGHT: new height of the resize imageExamplecv2.resize(img,(224,224))
要首先调整图像的大小,我们需要知道图像的形状。我们可以使用shape来找到任何图像的形状,然后根据图像形状,可以增加或减小图像的大小。让我们看看示例。
import cv2img = cv2.imread("images/img0.jpg") ##Choose any imageprint(img.shape)imgResize = cv2.resize(img,(224,224)) ##Decrease sizeimgResize2 = cv2.resize(img,(1024,1024)) ##Increase sizecv2.imshow("Image",img)cv2.imshow("Image Resize",imgResize)cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2)print(imgResize.shape)cv2.waitKey(0)
如果你不想对宽度和高度进行硬编码,也可以使用形状,然后使用索引来增加宽度和高度。
import cv2img = cv2.imread("images/img0.jpg") ##Choose any imageprint(img.shape)shape = img.shapeimgResize = cv2.resize(img,(shape[0]//2,shape[1]//2))##Decrease sizeimgResize2 = cv2.resize(img,(shape[0]*2,shape[1]*2)) ##Increase sizecv2.imshow("Image",img)cv2.imshow("Image Resize",imgResize)cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2)print(imgResize.shape)cv2.waitKey(0)
裁剪图像
裁剪是获取图像的一部分过程。在OpenCV中,我们可以通过定义裁剪后的矩形坐标来执行裁剪。
句法
imgCropped = img[y1:y2, x1:x2](x1,y1): top-left vertex(x2,y2): bottom-right vertexExampleimgCropped = img[0:100,200:200]
使用裁剪方法,让我们尝试从图像中获取蒙娜丽莎的脸。
import cv2img = cv2.imread("images/img0.jpg")imgCropped = img[50:250,120:330]cv2.imshow("Image cropped",imgCropped)cv2.imshow("Image",img)cv2.waitKey(0)
你也可以使用paint来找到(x1,y1),(x2,y2)的正确坐标。
右键单击图像并保存,尝试从图像中获取王卡。
提示:使用paint来找到正确的坐标,最后使用调整大小来增加裁剪图像的大小。
“在寻求解决方案之前,请尝试自己动手做。”
?解决方案- https://gist.github.com/Abhayparashar31/9b01473431de765c0a73e81271233d91
基本的图像过滤器使用的函数
我们可以在图像上使用许多基本的滤镜操作,例如将图像转换为灰度图像,模糊图像等等。让我们一一看一下比较重要的操作。
将图像转为灰度图像
要将图像转换为灰度,我们可以使用一个函数cvtColor,这里我们将cv2.COLOR_BGR2GRAY作为参数传递。
imgGray = cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)IMG: Original imageCODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2GRAY)ExampleimgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
将图像转为HSV
要将图像转换为HSV,我们可以使用函数cvtColor,这里我们将cv2.COLOR_BGR2HSV作为参数传递。它主要用于对象跟踪。
imgGray = cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)IMG: Original imageCODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2HSV)ExampleimgHsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
图像模糊
模糊用于去除图像中的多余噪声,也称为平滑,这是对图像应用低通滤波器的过程。要在Opencv中使用模糊,我们有一个函数GaussianBlur。
imgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(sigmaX,sigmaY),kernalSize)kernalsize − A Size object representing the size of the kernel.sigmaX − A variable representing the Gaussian kernel standard deviation in X direction.sigmaY - same as sigmaXExmapleimgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
边缘检测
在OpenCV中,我们使用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘,也有不同的边缘检测器,但最著名的是Canny边缘检测器。Canny边缘检测器是一种边缘检测算子,它使用多阶段算法来检测图像中的大范围边缘,它由John F. Canny在1986年开发。
imgCanny = cv2.Canny(img,threshold1,threshold2)threshold1,threshold2:Different values of threshold different for every imagesExampleimgCanny = cv2.Canny(img,100,150)
膨胀
膨胀是用来增加图像中边缘的大小。首先,我们定义一个大小为奇数(5,5)的核矩阵,然后利用核函数对图像进行放大。我们对Canny边缘检测器的输出图像进行了放大处理。
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## DEFINING KERNEL OF 5x5imgDialation = cv2.dilate(imgCanny,kernel,iterations=1) ##DIALATION
腐蚀
腐蚀是扩张的反面,它用于减小图像边缘的尺寸。首先,我们定义一个奇数(5,5)的核矩阵大小,然后使用核对图像执行腐蚀。我们对Canny边缘检测器的输出图像施加腐蚀。
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## DEFINING KERNEL OF 5x5imgDialation = cv2.erode(imgCanny,kernel,iterations=1) ##EROSION
现在,在同一程序中将所有基础函数应用于Monalisa映像。
绘制不同的形状
我们可以使用OpenCV来绘制矩形,圆形,直线等不同的形状。
矩形:
要在图像上绘制矩形,我们使用矩形函数。在函数中,我们传递宽度,高度,X,Y,RGB中的颜色,厚度作为参数。
cv2.rectangle(img,(w,h),(x,y),(R,G,B),THICKNESS)w: widthh: heightx: distance from x axisy: distance from y axisR,G,B: color in RGB form (255,255,0)THICKNESS: thickness of rectangel(integer)Examplecv2.rectangle(img,(100,300),(200,300),(255,0,255),2)
圆:
要绘制一个圆,我们使用cv2.circle。我们传递x,y,半径大小,RGB形式的颜色,厚度作为参数。
cv2.circle(img,(x,y),radius,(R,G,B),THICKNESS)x: distance from x axisy: distance from y axisradius: size of radius(integer)R,G,B: color in RGB form (255,255,0)THICKNESS: thickness of rectangel(integer)Examplecv2.circle(img,(200,130),90,(255,255,0),2)
线:
要绘制一条线,我们使用cv2.line,使用起点(x1,y1),终点(x2,y2),RGB形式的颜色,厚度作为参数。
cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(R,G,B),THICKNESS)x1,y1: start point of line (integer)x2,y2: end point of line (integer)R,G,B: color in RGB form (255,255,0)THICKNESS: thickness of rectangel(integer)Examplecv2.line(img,(110,260),(300,260),(0,255,0),3)
在图像上书写文字
在OpenCV中,我们有一个函数cv2.puttext, 可以在特定位置的图像上写文本。它以图像,文本,x,y,颜色,字体,字体比例,粗细为输入。
cv2.putText(img,text,(x,y),FONT,FONT_SCALE,(R,G,B),THICKNESS)img: image to put text ontext: text to put on imageX: text distance from X axisY: text distance from Y axisFONT: Type of FONT (ALL FONT TYPES)FONT_SCALE: Scale of Font(Integer)R,G,B: color in RGB form (255,255,0)THICKNESS: thickness of rectangel(integer)Examplecv2.putText(img,"HELLO",(120,250),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(255,255,255),2)
下载Monalisa图片。
任务:使用形状和文本为左侧图像中所示的Monalisa脸创建框架。
提示:首先是一个圆形,然后是矩形,然后根据圆形和矩形放置文本,最后根据文本放置一行。
?解决方案- https://gist.github.com/Abhayparashar31/af36bf25ce61345266db4b54aba33be1
检测并裁剪脸部
在创建人脸识别系统时,人脸检测是非常有用的。在OpenCV中,我们提供了许多可用于不同目的的预训练haar级联分类器。在OpenCV GitHub上查看分类器的完整列表。
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
为了检测OpenCV中的人脸,我们使用了haarcascade_frontalface_default.xml分类器,它会返回我们图像的四个坐标(w,h,x,y),使用这些坐标,我们将在脸部上绘制一个矩形,然后使用相同的坐标来裁剪脸部。现在使用imwrite,我们将裁剪的图像保存在目录中。
import cv2# Load the cascadeface_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')# Read the input imageimg = cv2.imread('images/img0.jpg')# Convert into grayscalegray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Detect facesfaces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 4)# Draw rectangle around the facesfor (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2) # Cropping Face crop_face = img[y:y + h, x:x + w] #Saving Cropped Face cv2.imwrite(str(w) + str(h) + '_faces.jpg', crop_face)cv2.imshow('img', img)cv2.imshow("imgcropped",crop_face)cv2.waitKey()
关于怎么在Python中使用OpenCV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。