下面小編就為大家分享一篇Python-OpenCV基本操作方法詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有幫助。一起跟著小編過來看看吧
基本屬性
#cv2.imread(檔名，屬性) 讀入圖片
屬性：指定影像用哪種方式讀取檔案
cv2.IMREAD_COLOR：讀入彩色影像，預設參數，Opencv 讀取彩色影像為BGR模式！ ！ ！注意
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：讀入灰階影像。
cv2.imshow(視窗名，影像檔案) 顯示影像
可以建立多個視窗
cv2.waitKey() 鍵盤綁定函數
函數等待特定的幾毫秒，看是否由鍵盤輸入。
cv2.namedWindow(視窗名，屬性) 建立一個視窗
#屬性:指定視窗大小模式
cv2.WINDOW_AUTOSIZE：根據圖片大小自動建立大小
cv2.WINDOW_NORMAL：視窗大小可調整
cv2.destoryAllWindows(視窗名稱) 刪除任何已建立的視窗
程式碼實例：
import cv2 img=cv2.imread('test.py',cv2.IMREAD_COLOR) cv2.namedWindow('image',cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destoryAllWindows()
cv2.imwrite(儲存映像名，需儲存映像) 儲存映像
程式碼實例：
import cv2 img=cv2.imread('test.png',0) cv2.imshow('image',img) k=cv2.waitKey(0) if k==27: #等待 ESC 键 cv2.destoryAllWindows() elif k==ord('s') #等待 's' 键来保存和退出 cv2.imwrite('messigray.png',img) cv2.destoryAllWindows()
對於圖像的一些操作
#0x01. 取得圖片屬性
import cv2 img=img.imread('test.png') print img.shape #(768,1024,3) print img.size #2359296 768*1024*3 print img.dtype #uint8
0x02. 輸出文字
在處理圖片時，將一些訊息直接以文字的形式輸出在圖片上
cv2.putText(圖片名，文字，座標，文字顏色)
#0x03. 縮放圖片
#實現縮放圖片並保存，在使用OpenCV時常用的操作。 cv2.resize()支援多種插值演算法，預設使用cv2.INTER_LINEAR，縮小最適合使用：cv2.INTER_AREA，放大最適合使用：cv2.INTER_CUBIC或cv2.INTER_LINEAR。
res=cv2.resize(image,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
或：
#res=cv2.resize(image,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
此處None本來應該是輸出影像的尺寸，因為後邊設定了縮放因子
0x04. 影像平移
cv2.warpAffine(src, M, dsize[, dst[, flags[, borderMode[, borderValue]]]])
#.平移就是將影像換個位置，若要沿(x,y)方向移動，移動距離為(tx,ty),則需要建構偏移矩陣M。
例如平移圖片(100,50）
import cv2 img=cv2.imread('test.png',1) rows,cols,channel=img.shape M=np.float32([[1,0,100],[0,1,50]]) dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) cv2.imshow('img',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destoryALLWindows()
其中(cols,rows)代表輸出影像的大小，M為變換矩陣，100代表x的偏移量，50代表y的偏移量，單位為像素。
0x05. 影像旋轉
#OpenCV中首先需要建構一個旋轉矩陣，透過cv2.getRotationMatrix2D獲得。
import cv2 img=cv2.imread('test.png',0) rows,cols=img.shape #第一个参数为旋转中心，第二个为旋转角度，第三个为旋转后的缩放因子 M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,0.6) #第三个参数为图像的尺寸中心 dst=cv2.warpAffine(img,M,(2*cols,2*rows)) cv2.imshow('img',dst) cv2.waitKey(0) cv2.destoryALLWindows()
0x06. 仿射變換
在仿射變換中，原圖中所有的平行線在結果影像中同樣平行。為了建立偏移矩陣，需要在原始影像中找到三個點以及它們在輸出影像中的位置。然後OpenCV中提供了cv2.getAffineTransform創建2*3的矩陣，最後將矩陣傳給函數cv2.warpAffine。
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np img=cv2.imread('test.png') rows,cols,ch=img.shape pts1=np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]]) pts2=np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]]) M=cv2.getAffineTransform(pts1,pts2) dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows)) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show()
#0x07.透視變換
#視角變換，需要一個3*3變換矩陣。在變換前後要確保直線還是直線。建構此矩陣需要在輸入影像中找出4個點，以及在輸出影像中對應的位置。這四個點中的任三個點不能共線。變換矩陣OpenCV提供cv2.getPerspectiveTransform()建置。然後將矩陣傳入函數cv2.warpPerspective。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('test.png') rows,cols,ch=img.shape pts1=np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]]) pts2=np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]]) M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2) dst=cv2.warpPerspective(img,M,(300,300)) plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input') plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output') plt.show()
#0x09. 映像regions of Interest
#有時需要對一副影像的特定區域進行操作，ROI使用Numpy索引來獲得的。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image=cv2.imread('test.png')
rows,cols,ch=image.shape
tall=image[0:100,300:700]
image[0:100,600:1000]=tallall
cv2.imshow("image",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindows()
#0x10. 通道的分割/合併處理
有時需要對BGR三個通道分別進行操作。這時需要將BGR拆分成單一頻道。同時有時需要把獨立頻道的圖片合併成一個BGR影像。
使用OpenCV函式庫函數版本
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image=cv2.imread('pitt1.jpg') rows,cols,ch=image.shape #拆分通道，cv2.split()是一个比较耗时的操作。只有需要时使用，尽量Numpy b,g,r=cv2.split(image) print b.shape #(768,1024) #合并通道 image=cv2.merge(b,g,r)
使用Numpy索引版本：
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image=cv2.imread('pitt1.jpg') rows,cols,ch=image.shape #直接获取 b=img[:,:,0]
以上是Python-OpenCV基本操作方法詳解_python的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
