OpenCV基础知识入门

新机器视觉 2023-10-29 688

描述

本文旨在让你快速入门opencv。

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envscriptsactivate激活环境，你会在C:UsersusernameDesktopopencv之前看到小括号(env)出现。现在，只需使用pip安装OpenCV。

pip install opencv-python

我们会在本文中涵盖7个主题

1. 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") Example img = imread("images/dog0.jpg") imshow():

cv2.imshow("WINDOW NAME",IMG_VAR) Example imshow("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. Example cv2.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") Example video = 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 width cap.set(4,480) ## Frame Height cap.set(10,100) ## Brightness while 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 resize WIDTH: new width of the resize image HEIGHT: new height of the resize image Example cv2.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 cv2 img = cv2.imread("images/img0.jpg") ##Choose any image print(img.shape) imgResize = cv2.resize(img,(224,224)) ##Decrease size imgResize2 = cv2.resize(img,(1024,1024)) ##Increase size cv2.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 cv2 img = cv2.imread("images/img0.jpg") ##Choose any image print(img.shape) shape = img.shape imgResize = cv2.resize(img,(shape[0]//2,shape[1]//2))##Decrease size imgResize2 = cv2.resize(img,(shape[0]*2,shape[1]*2)) ##Increase size cv2.imshow("Image",img) cv2.imshow("Image Resize",imgResize) cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2) print(imgResize.shape) cv2.waitKey(0) python

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 vertex Example imgCropped = 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 cv2 img = cv2.imread("images/img0.jpg") imgCropped = img[50:250,120:330] cv2.imshow("Image cropped",imgCropped) cv2.imshow("Image",img) cv2.waitKey(0) python

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。 python

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 image CODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2GRAY) Example imgGray = 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 image CODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2HSV) Example imgHsv = 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 sigmaX Exmaple imgBlur = 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 images Example imgCanny = 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 5x5 imgDialation = 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 5x5 imgDialation = 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。 python

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: width h: height x: distance from x axis y: distance from y axis R,G,B: color in RGB form (255,255,0) THICKNESS: thickness of rectangel(integer) Example cv2.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 axis y: distance from y axis radius: size of radius(integer) R,G,B: color in RGB form (255,255,0) THICKNESS: thickness of rectangel(integer) Example cv2.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) Example cv2.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 on text: text to put on image X: text distance from X axis Y: text distance from Y axis FONT: 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) Example cv2.putText(img,"HELLO",(120,250),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(255,255,255),2) python

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 cascade face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # Read the input image img = cv2.imread('images/img0.jpg') # Convert into grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Detect faces faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 4) # Draw rectangle around the faces for (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() python

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