Python介面使用OpenCV的方法

這次帶給大家Python介面使用OpenCV的方法，Python介面使用OpenCV的注意事項有哪些，下面就是實戰案例，一起來看一下。

一、在Anaconda2 中配置OpenCV

#解壓縮opencv，新增系統環境變量，電腦-->右鍵屬性-->進階系統設定-->環境變數-->系統變數-->編輯path-->新增F:\Program Files (x86)\opencv-3.2.0-vc14\build \x64\vc14\bin

拷貝opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd 到Anaconda2/Lib/Site-packages/

注意：從上面python/2.7可以看出，opencv 官方的python 介面只支援Anaconda2的版本，如果你裝的是Anaconda3 的話，可以開啟cmd，然後執行conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3;

也可以參考這篇文章進行Anaconda3 的配置

打開ipython 測試一下

import cv2
print(cv2.version)

二、OpenCV 基礎

#1. 讀取、顯示和寫入圖像

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.顏色空間轉換

在OpenCV 中，圖像不是按傳統的RGB 顏色通道，而是按BGR 順序（即RGB 的倒序）儲存的。讀取影像時預設的是BGR，但還有一些可用的轉換函數。色彩空間的轉換可以用函數cvtColor() 來實現。

# 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. 在影像上畫直線、長方形、圓形、多邊形(曲線)

畫直線：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)

畫出矩形：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)

畫圓：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

畫多邊形(包括曲線)：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))

在圖片上新增文字：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. 圖像的基礎操作

##取得並修改像素值

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

獲取圖像屬性

img = cv2.imread('messi5.jpg')
print img.shape
(960L, 1280L, 3L)
print img.size
3686400
print img.dtype
uint8

選取圖像塊

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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