一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式:Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能:读取图片文件。 参数: windows位图:后缀名为bmp JPEG文件:后缀名为jpeg/jpg JPEG2000:后缀名为jp2 便携式网络图像文件:后缀名为png TIFF文件:后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag,标志,默认值为IMREAD_COLOR,取值有如下几种: IMREAD_UNCHANGED:如果设置,则按原样返回加载的图像(带有Alpha通道,否则会被裁剪)。 IMREAD_GRAYSCALE:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH:如果设置,当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像,否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR:如果设置,图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL:如果设置,总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型,所以传入数值也行: flags >0:等同于IMREAD_COLOR。 flags =0:等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0: 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1,给其他整型也是可以的。 返回值:Mat类型。从opencv2开始,用于存放图像的数据类型就是Mat, 二、图像的显示 图像读取后,下一步就是再把图像显示出来,主要函数有:cv2.namedWindows()、cv2.imshow()。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能:创建一个窗口。 参数:参数一是winname,给创建的窗口起一个名字,以后通过这个名字调用该窗口;参数二整型的flags,定义窗口的属性,默认值是WINDOW_AUTOSIZE,其他取值如下所示: WINDOW_NORMAL:用户可以调整窗口大小(不受约束)/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE:用户无法调整窗口大小,窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL:带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN:将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO:不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO:根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能:在指定窗口显示图像。 参数:参数一是窗口名;参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey,指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能:等待按键或延迟多少毫秒。 参数:整型的delay,默认值是0。设置为0表示永久等待按键,设置为非零,表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
本机使用python 2.7.10下调试代码均通过,一下学习需要有一定的代码阅读能力,一下学习只介绍函数方法:
虽然python 很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口,非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8,最新版是3.0,包含了超过2500 个算法和函数,几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现,超级方便。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一,受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学,即用计算机来模拟人的视觉机理,用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如,通过拍摄环绕建筑物一周的视频,利用三维重建技术重建建筑物三维模型;通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景,推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说,通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情,因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的,因为计算机视觉是一个逆问题,通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息,在这个过程中会缺失部分信息,造成信息不足,增加问题的复杂性。例如,当通过单个摄像头拍摄场景时,因为失去了距离信息,所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此,计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
了解常用图片格式和OpenCV高质量保存图片的方式,学习如何使用Matplotlib显示OpenCV图像。
emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)
工作的原因,最近开始涉及到很多图像处理的工作,所以决定开辟一个新专栏:OpenCV入门教程系列。
今天小编来和大家分享一下Python在图像处理当中的具体应用,那既然是图像处理,那必然要提到opencv模块了,该模块支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,并且应用领域正在日益扩展,大致有以下几种领域
Opencv读取图像是以BGR读取的,但是许多包是RGB读取,因此有些情况下需要转化。
在机器视觉等领域,最基本的图像处理处理操作,可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口,所需安装的库为opencv-python,但是在库的导入的时候一般用的是import cv2,因此很多也把opencv-python简称为cv2。
cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMGREAD_GRAYSCALE) # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图。cv2.imshow('cat', img) # imshow表示展示图片,第一个参数表示图片的名字, 第二个参数表示需要显示的图片。cv2.waitKey(0) #表示图片停留的时间, 0表示按任意键退出。cv2.destroyAllWindows() #表示清除所有的方框界面。cv2.imwrite
如果图片背景复杂一点怎么办?万变不离其宗,只要将你想要保留的部分的Alpha通道对应部分灰度值变为255,不想保留的部分Alpha通道对应部分灰度值变为0,然后保存为PNG图片即可。
本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型,最好的降噪模型之一。
游侠网的验证码总体来讲比较简单,字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
算法:图像阿尔法通道是RGB色彩空间三个通道的基础上,还可以加上一个A通道,也称alpha通道,表示透明度和半透明度。虽然图像阿尔法通道值不同,但是在图像显示时没有差别。这种四个通道的色彩空间被称为RGBA色彩空间,PNG格式的图像是一种典型的四通道图像。alpha通道的赋值范围是[0, 1],或[0, 255],表示从透明到不透明。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
保存png图像,图像后缀必须为.png,图像质量0-9,默认为3,0质量最好,9最差。
相关函数:cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()
扩展使用: 可以通过cv2.namedWindow和cv2.resizeWindow来指定窗口显示尺寸。
想学习图像处理,不管是机器学习也好,深度学习也好,不会点OpenCV好像有点说不过去吧?所以,现在开始OpenCV的学习。
【导读】OpenCV是一个以BSD许可证开源的、跨平台的计算机视觉库。它提供了Python、C++、Java、Matlab等多种编程语言接口。它集成了很多计算机视觉算法,具有非常强大的功能,是计算机视觉中最为著名的一个库。在本文中,我们将要介绍OpenCV的一些基本用法。
大部分人可能都知道电脑上的彩色图是以RGB(红-绿-蓝,Red-Green-Blue)颜色模式显示的,但OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的,灰度图只有一个通道。
数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理(Computer Image Processing),旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示,涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
图像增强技术的作用,简单点说,就是通过对图像进行加工处理,使图像能更好的在其他领域起作用,比如人脸识别,图像分类等人工智能领域,又或者是在通信领域,通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。
首先安装 opencv :(点击链接查看) https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88660570
公司是视觉方面的业务,我又不会c++(好想会啊,正在学习中)。由于各种需求,自己觉得对c++不是特别感冒,所以选用了net下的opencv的封装EmguCV。python也有对应的opencv的库。无奈我python还处于入门阶段。
OpenCV是使用C++进行编写的、以BSD许可证开放源代码的、跨平台的计算机视觉库。它提供了上百种计算机视觉、机器学习、图像处理等相关算法,新版本的OpenCV支持Tensorflow、Caffe等深度学习框架。
首先介绍术语空间域:指在图像平面本身,对图像每个像素直接进行计算处理。灰度变换也称亮度变换,顾名思义,该处理改变图像的亮度,一般与图像增强操作相关,灰度变换可以改变图像的质量和亮度的对比度。常见的灰度变换函数包括: 线性函数 (图像反转) 对数函数:对数和反对数变换 幂律函数:n次幂和n次开方变换
opencv中读入、显示、写出图片:cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
博主最近由于项目需求,需要学习OpenCV,在查看并试验了几种语言之后决定用Python作为开发语言。刚开始学习也是各种网上找资料,但是网上的资料过于杂乱,最后还是觉得官方API最全面。所以博主梳理近期学习OpenCV官方文档的过程,并且用博客记录下来(官方文档的第一部分是关于opencv的安装,这里不做介绍,直接进入第二部分)。这篇博客先从OpenCV官方文档第二部分(Gui Features in OpenCV)开始,在这个部分官方文档给我们介绍了三个函数。
cv2.CV_IMWRITE_JPEG_QUALITY 设置图片格式为.jpeg或者.jpg的图片质量,其值为0---100(数值越大质量越高),默认95 cv2.CV_IMWRITE_WEBP_QUALITY 设置图片的格式为.webp格式的图片质量,值为0--100 cv2.CV_IMWRITE_PNG_COMPRESSION 设置.png格式的压缩比,其值为0--9(数值越大,压缩比越大),默认为3
当图像经过预处理进行增强和阈值等性能操作时,图像就有可能得到一些噪声。从而导致图像中存在像素信息不平衡的问题。
导读:图像是由若干个像素组成的,因此,图像处理可以看作计算机对像素的处理。在面向Python的OpenCV中,可以通过位置索引的方式对图像内的像素进行访问和处理。
img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片
cv2.imwrite('img.jpg',img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALTY),70]) 把img变量保存到img.png,图片品质为70
作者:王抒伟 编辑:王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录: 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学(牛逼吧、唬人的) 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓 8.画出轮廓 9.裁剪出来就完成啦 一 第一天: 老师:你知道么,今天有人问了我一个问题。 ~.我:什么? 老师:他说很难。 ~.我:关于什么的? 老师:图像处理。 ~.我:喔,你说说看,我确实做了不少图像处理的东西(心里默念,你不知知道你给过我多少图像吗?) 老师:好嘞!在用深度学习的时候,
首先我们获取了一个LPG气瓶图像,该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号,以便更新已检测的LPG气瓶数量。
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
在进行图像检测或者是识别的时候,我们需要提取出一些有特征的点加以识别,最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点,其实就是一些重要的点,比如轮廓的拐角,线段的末端等。这些特征比较容易识别,而且不容易受到光照等环境的影响,因此在许多的特征匹配算法中十分常见。
如果直接套用PIL和OpenCV3图像处理库的旋转函数,旋转后保存的图像会留黑边,下面给出我实际测试后旋转图像不留黑边的代码:
位图(外语简称:BMP、外语全称:BitMaP)BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式,使用非常广。它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大。
欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji,为保证公式、图表得以正确显示,强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括:数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。
大约十年前,我瞥见了第一辆自动驾驶汽车,当时Google仍在对初代无人车进行测试,而我立刻被这个想法吸引了。诚然,在将这些概念开源给社区之前,我必须等待一段时间,但是这些等待是值得的。
如果已经看过pillow库对图片进行处理,应该已经对图片处理有了解了(不了解的可以去看一下)。尽管pillow库在处理图片方面已经非常强大,但是和opencv功能相比,那完全不是一个量级的,opencv的应用非常广,图像处理、目标跟踪、识别等都有大量应用。
开闭运算是二值形态学的重要部分,是对腐蚀和膨胀算法的扩展应用,在图像的去噪方面也是十分的常用。
参考文章:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html
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