Python系列之二——图说OpenCv

opencv的强大无须质疑,前段时间一直在用c++,总感觉怪怪的,就想着换个语言试试看,这不,小詹同学开始尝试Python啦~

上期在windows系统上搭建好python和opencv环境后,这期简单操作下opencv中的基本图像处理,Let‘s go~

一、图像的读取和显示

opencv中的imread、imwrite、imshow等函数是个老生常谈的问题了,python中只要在文件前边import cv2模块即可~

代码如下所示(可滑动,下同):

1# -- coding: utf-8 --
2import cv2
3path = 'image.jpg'  #path代表图片路径
4image = cv2.imread(path)  #读取指定路径图片
5cv2.imshow("original",image) #显示指定路径的图片
6cv2.waitKey(0) #按键检测,当按键才往下执行
7cv2.destroyAllWindows() #按任意键盘后,销毁所有窗口

运行结果如下所示:(在original窗口显示图片)

二、图像类型的检测

图片是由像素组成的,我们可以先检验下读入的图片数据是什么类型数据,长什么样?(其实读入的是数组)

利用type()函数即可查看数据类型 利用sth.shape查看具体信息

1# -- coding: utf-8 --
2import cv2
3path = 'image1.jpg'  #path代表图片路径
4image = cv2.imread(path)  #读取指定路径图片
5print(type(image))  #查看数据类型
6print(image.shape)  #查看具体的信息

得到的结果为:

1>>>  <class 'numpy.ndarray'>
2>>>  (500, 749, 3)

表示读取的数据为一三维数组,其尺寸大小为500*749(高*宽)。

三、图像上输出文本

图像上输入文本使用以下函数:

cv2.putText(img,text,org,fontFace,fontScale,color) 1.img 表示cv2读入的图片数据 2.test 表示要写入的文本 3.文字在图片中的坐标。坐标原点位于图片左上角。如org=(100,400),从图片最左边起100,从最最上面往下400。 4.字体。如cv2.FONTHERSHEYTRIPLEX、cv2.FONTHERSHEYPLAIN 5.颜色,三原数组,使用RGB模式编码。如白色为(255,255,255)

具体程序代码如下:

 1# -- coding: utf-8 --
 2import cv2
 3path = 'image.jpg'  #path代表图片路径
 4image = cv2.imread(path)  #读取指定路径图片
 5
 6x, y = 200,40  #指定添加文本信息的位置坐标
 7cv2.putText(img = image, text = 'What a beautiful girl!',
 8            org = (x, y), 
 9            fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,
10            fontScale = 1, color = (0,0,255))
11cv2.imshow('add text  on image',image)
12
13cv2.waitKey()
14cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下图:

四、图像大小调整

图像尺寸大小调整使用以下函数:(这里忽略结果展示啦~)

resize(src, dsize, fx, fy) 1.src 表示输入图片 2.dsize 表示输出图片的大小,如果为dsize为None(或0),程序会默认执 行disze=(fxsrccols,fysrcrows) 3.fx 表示图片水平方向的缩放比例(倍数) 4.fy 表示图片垂直方向的缩放比例(倍数)

五、图像的旋转和镜像

1.图像旋转

利用的是图像仿射变换及其变化矩阵:

getRotationMatrix2D(center, angle, scale) 1.center 旋转中心 2.angle 旋转角度 3.旋转后图像的缩放比例

代码如下所示:(结果也不做展示了~)

1#获取变化矩阵;第一个参数旋转中心,第二个参数旋转角度,第三个参数缩放比例
2M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2), 10, 0.4)
3new_image = cv2.warpAffine(image,M,(rows,cols))
4cv2.imshow('raw image',image)
5cv2.imshow('new_image',new_image)

2.图像镜像

假设图片是对称的,图片宽度(图片像素列数)为w,选取任意行(这里选第r行)那么图中对称两个点A1、A2,其中A1点坐标(r,w1),注意到数组都是从0开始。A2点必然要满足:

A1[r,w1,:]= A2[r,w-1-w1,:]

所以,实现图像镜像代码为:

1rows = image.shape[0]  #图像列数
2cols = image.shape[1]  #图像行数
3mirror_col = int(cols/2)  #对称于中间一列
4for col in range(mirror_col):
5   image[:, col,:] = image[:, cols-1-col,:]   #镜像操作

以lenno图片为例,镜像操作前后结果如下:

六、图像的平铺

以2*3平铺为例,可以看作是图像对应数组的复制过程,其代码如下:

 1#新图平铺2行三列,即新图行数变为2倍,列数变为3倍
 2new_rows = rows * 2
 3new_cols = cols * 3  
 4new_image = np.zeros(shape=(new_rows, new_cols, 3), dtype=np.uint8) #生成新图的数组
 5#复制原图的每一个像素
 6row = 0
 7col = 0
 8for now_row in range(new_rows):
 9    for now_col in range(new_cols):
10        new_image[now_row, now_col, :] = image[row, col, :]
11        col+=1
12        #超过原图列数范围,归0,重新开始复制
13        if col>=cols:
14            col=0
15    row+=1
16    #超过原图行数范围,归0,重新开始复制
17    if row>=rows:
18        row=0
19cv2.imshow('new image', new_image)
20cv2.waitKey()
21cv2.destroyAllWindows()

结果如下所示:

七、图像的灰度转换

灰度化较为简单,不做过多叙述,代码如下:

1# -- coding: utf-8 --扫一扫关注我们,
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2import numpy as np
3import cv2
4path = 'image.jpg'  #path代表图片路径
5image = cv2.imread(path)  #读取指定路径图片
6cvt_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
7cv2.imshow('cvtColor image', cvt_image)
8cv2.waitKey()
9cv2.destroyAllWindows()

结果如下所示:

好啦~这就是小詹同学关于Python第二讲的全部内容

原文发布于微信公众号 - 小小詹同学(xiaoxiaozhantongxue)

原文发表时间:2018-03-14

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