이번에는 Python 인터페이스로 OpenCV를 사용하는 방법을 알려드리겠습니다. OpenCV를 Python 인터페이스로 사용할 때 주의사항은 무엇인가요?
1. Anaconda2에서 OpenCV 구성
opencv 압축 풀기, 시스템 환경 변수 추가, 컴퓨터->속성 마우스 오른쪽 버튼 클릭-->고급 시스템 설정-->환경 변수-->시스템 변수 -->경로 편집-->F:Program Files (x86)opencv-3.2.0-vc14buildx64vc14bin
opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd를 Anaconda2/Lib/Site에 복사합니다- packages /
참고: 위 python/2.7에서 볼 수 있듯이 opencv의 공식 Python 인터페이스는 Anaconda2 버전만 지원합니다. Anaconda3을 설치하면 cmd를 연 다음 conda install -c https://conda를 실행할 수 있습니다. .anaconda .org/menpo opencv3;
이 기사를 참조하여 Anaconda3을 구성할 수도 있습니다
ipython을 열고 테스트해보세요
import cv2 print(cv2.version)
2. OpenCV 기본
1. 이미지
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. 색 공간 변환
OpenCV에서는 이미지가 기존 RGB 색상 채널이 아닌 BGR 순서(즉, RGB의 역순)로 저장됩니다. 이미지를 읽을 때 기본값은 BGR이지만 일부 변환 기능을 사용할 수 있습니다. 색 공간 변환은 cvtColor() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.
# 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. 이미지에 직선, 직사각형, 원, 다각형(곡선)을 그립니다.
직선 그리기: 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)
직사각형 그리기: cv2.lectangle()
# 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)
원 그리기: 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
다각형 그리기(곡선 포함): 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))
그림에 텍스트 추가: 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)
Get 그리고 픽셀 값 수정
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
이미지 속성 가져오기
img = cv2.imread('messi5.jpg') print img.shape (960L, 1280L, 3L) print img.size 3686400 print img.dtype uint8
이미지 블록 선택
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
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