给深度学习入门者的Python-OpenCV快速教程

发布于:2022-11-09 ⋅ 阅读:(12) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

这篇文章主要介绍了Python OpenCV快速入门教程,帮助大家更好的利用opencv图像处理,感兴趣的同学可以了解下

OpenCV简介

OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,最初由intel使用C和C ++进行开发的,现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库,是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库,主要关注实时应用程序。
OpenCV库是2500多种优化算法的组合,可用于检测和识别不同的人脸,实时识别图像中的对象,使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类,跟踪摄像机的运动,跟踪运动对象(例如汽车,人等),实时计数对象,缝合图像来产生高分辨率图像,从图像数据库中查找相似的图像,从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提高图像质量,跟踪眼睛的运动,跟踪脸部等。
它拥有大约4.7万活跃用户社区,下载量超过1800万。谷歌,亚马逊,特斯拉,微软,本田等许多大公司都使用Open cv来改善他们的产品,它更是驱动了AI的发展。

以上就是Python OpenCV快速入门教程的详细内容,更多关于Python OpenCV入门教程的资料请关注公众hao【咕泡AI】回复(123)领OpenCV入门到进阶全套资料,还有500G人工智能学习资料!!!!

先决条件

在开始编写代码之前,我们需要在设备上安装opencv。
如果你是ProIn编程专家,并且熟悉每个IDE,那么请使用Pycharm并从设置中的程序包管理器安装OpenCV-python。
如果你是初学者或中级程序员,或者只是想关注博客,那么我们将使用代码编辑器而不是IDE。
只需转到Visual Studio Code网站并根据你的操作系统下载最新版本即可。

现在,我们将创建一个虚拟环境,并在其中安装opencv。打开终端,然后使用cd定位到桌面,使用mkdir 创建一个名为opencv

的文件夹,然后运行以下命令。

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python -m venv env  

现在,使用env\scripts\activate激活环境,你会在C:\Users\username\Desktop\opencv之前看到小括号(env)出现。
现在,只需使用pip安装OpenCV。

我们会在本文中涵盖7个主题

1. 读,写和显示图像
2. 读取视频并与网络摄像头集成
3. 调整大小和裁剪图像
4. 基本的图像过滤器使用的函数
5. 绘制不同的形状
6. 在图像上书写文字
7. 检测并裁剪脸部

读,写和显示图像

要使用Opencv读取图像,我们有imread()函数; 要显示图像,有imshow()函数,而对于书写,我们有imwrite()函数。让我们看看它们的语法。

imread():

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img = cv2.imread("PATH_TO_IMAGE.jpg/png")

Example

img = imread("images/dog0.jpg")

imshow():

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cv2.imshow("WINDOW NAME",IMG_VAR)

Example

imshow("Dog Image",img)

imwrite():

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cv2.imwrite(FILENAME, IMAGE)

filename: A string representing the file name. The filename must include image format like .jpg, .png, etc.

image: It is the image that is to be saved.

Example

cv2.imwrite('images/img',img)

读取视频并与网络摄像头集成

读取视频文件与在OpenCV中读取图像文件非常相似,区别在于我们使用了cv2.videocapture。

句法

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video = cv2.VideoCapture("FILEPATH.mp4")

Example

video = cv2.VideoCapture("video/dog/dog.mp4")

视频是许多帧结合在一起的集合,每帧都是一幅图像。要使用OpenCV观看视频,我们只需要使用while循环显示视频的每一帧。

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while True:

   success , img = cap.read()

   cv2.imshow("Video",img)

   if cv2.waitKey(1) & 0xff==ord('q'):##key 'q' will break the loop

       break

要与网络摄像头集成,我们需要传递网络摄像头的端口值而不是视频路径。如果你使用的是笔记本电脑,但没有连接任何外部网络摄像头,则只需传递参数0;如果你有外部网络摄像头,则传递参数1。

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cap = cv2.VideoCapture(0)

cap.set(3,640)  ## Frame width

cap.set(4,480)  ## Frame Height

cap.set(10,100## Brightness

while True:

   success, img = cap.read()

   cv2.imshow("Video",img)

   if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'):

        break

调整大小和裁剪图像

调整大小是更改图像形状的过程。在Opencv中,我们可以使用resize函数调整图像形状的大小。

句法

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cv2.resize(IMG,(WIDTH,HEIGHT))

IMG: image which we want to resize

WIDTH: new width of the resize image

HEIGHT: new height of the resize image

Example

cv2.resize(img,(224,224))

要首先调整图像的大小,我们需要知道图像的形状。我们可以使用shape来找到任何图像的形状,然后根据图像形状,可以增加或减小图像的大小。让我们看看示例。

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import cv2

img = cv2.imread("images/img0.jpg"##Choose any image

print(img.shape)

imgResize = cv2.resize(img,(224,224)) ##Decrease size

imgResize2 = cv2.resize(img,(1024,1024)) ##Increase size

cv2.imshow("Image",img)

cv2.imshow("Image Resize",imgResize)

cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2)

print(imgResize.shape)

cv2.waitKey(0)

如果你不想对宽度和高度进行硬编码,也可以使用形状,然后使用索引来增加宽度和高度。

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import cv2

img = cv2.imread("images/img0.jpg"##Choose any image

print(img.shape)

shape = img.shape

imgResize = cv2.resize(img,(shape[0]//2,shape[1]//2))##Decrease size

imgResize2 = cv2.resize(img,(shape[0]*2,shape[1]*2)) ##Increase size

cv2.imshow("Image",img)

cv2.imshow("Image Resize",imgResize)

cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2)

print(imgResize.shape)

cv2.waitKey(0)

裁剪图像

裁剪是获取图像的一部分过程。在OpenCV中,我们可以通过定义裁剪后的矩形坐标来执行裁剪。

句法

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imgCropped = img[y1:y2, x1:x2]

(x1,y1): top-left vertex

(x2,y2): bottom-right vertex

Example

imgCropped = img[0:100,200:200]

使用裁剪方法,让我们尝试从图像中获取蒙娜丽莎的脸。

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import cv2

img = cv2.imread("images/img0.jpg")

imgCropped = img[50:250,120:330]

cv2.imshow("Image cropped",imgCropped)

cv2.imshow("Image",img)

cv2.waitKey(0)

你也可以使用paint来找到(x1,y1),(x2,y2)的正确坐标。
右键单击图像并保存,尝试从图像中获取王卡。

提示:使用paint来找到正确的坐标,最后使用调整大小来增加裁剪图像的大小。
“在寻求解决方案之前,请尝试自己动手做。”
👉解决方案- https://gist.github.com/Abhayparashar31/9b01473431de765c0a73e81271233d91

基本的图像过滤器使用的函数

我们可以在图像上使用许多基本的滤镜操作,例如将图像转换为灰度图像,模糊图像等等。让我们一一看一下比较重要的操作。

将图像转为灰度图像

要将图像转换为灰度,我们可以使用一个函数cvtColor,这里我们将cv2.COLOR_BGR2GRAY作为参数传递。

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imgGray = cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)

IMG: Original image

CODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2GRAY)

Example

imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

将图像转为HSV

要将图像转换为HSV,我们可以使用函数cvtColor,这里我们将cv2.COLOR_BGR2HSV作为参数传递。它主要用于对象跟踪。

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imgGray = cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)

IMG: Original image

CODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2HSV)

Example

imgHsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

图像模糊

模糊用于去除图像中的多余噪声,也称为平滑,这是对图像应用低通滤波器的过程。要在Opencv中使用模糊,我们有一个函数GaussianBlur。

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imgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(sigmaX,sigmaY),kernalSize)

kernalsize − A Size object representing the size of the kernel.

sigmaX − A variable representing the Gaussian kernel standard deviation in X direction.

sigmaY - same as sigmaX

Exmaple

imgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

边缘检测

在OpenCV中,我们使用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘,也有不同的边缘检测器,但最著名的是Canny边缘检测器。Canny边缘检测器是一种边缘检测算子,它使用多阶段算法来检测图像中的大范围边缘,它由John F. Canny在1986年开发。

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imgCanny = cv2.Canny(img,threshold1,threshold2)

threshold1,threshold2:Different values of threshold different for every images

Example

imgCanny = cv2.Canny(img,100,150)

膨胀

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膨胀是用来增加图像中边缘的大小。首先,我们定义一个大小为奇数(5,5)的核矩阵,然后利用核函数对图像进行放大。我们对Canny边缘检测器的输出图像进行了放大处理。

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kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## DEFINING KERNEL OF 5x5

imgDialation = cv2.dilate(imgCanny,kernel,iterations=1##DIALATION

腐蚀

腐蚀是扩张的反面,它用于减小图像边缘的尺寸。首先,我们定义一个奇数(5,5)的核矩阵大小,然后使用核对图像执行腐蚀。我们对Canny边缘检测器的输出图像施加腐蚀。

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kernel = np.ones((5,5),np.uint8) ## DEFINING KERNEL OF 5x5

imgDialation = cv2.erode(imgCanny,kernel,iterations=1##EROSION

现在,在同一程序中将所有基础函数应用于Monalisa映像。

绘制不同的形状

我们可以使用OpenCV来绘制矩形,圆形,直线等不同的形状。

矩形:

要在图像上绘制矩形,我们使用矩形函数。在函数中,我们传递宽度,高度,X,Y,RGB中的颜色,厚度作为参数。

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cv2.rectangle(img,(w,h),(x,y),(R,G,B),THICKNESS)

w: width

h: height

x: distance from x axis

y: distance from y axis

R,G,B: color in RGB form (255,255,0)

THICKNESS: thickness of rectangel(integer)

Example

cv2.rectangle(img,(100,300),(200,300),(255,0,255),2)

圆:

要绘制一个圆,我们使用cv2.circle。我们传递x,y,半径大小,RGB形式的颜色,厚度作为参数。

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cv2.circle(img,(x,y),radius,(R,G,B),THICKNESS)

x: distance from x axis

y: distance from y axis

radius: size of radius(integer)

R,G,B: color in RGB form (255,255,0)

THICKNESS: thickness of rectangel(integer)

Example

cv2.circle(img,(200,130),90,(255,255,0),2)

线:

要绘制一条线,我们使用cv2.line,使用起点(x1,y1),终点(x2,y2),RGB形式的颜色,厚度作为参数。

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cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(R,G,B),THICKNESS)

x1,y1: start point of line (integer)

x2,y2: end point of line (integer)

R,G,B: color in RGB form (255,255,0)

THICKNESS: thickness of rectangel(integer)

Example

cv2.line(img,(110,260),(300,260),(0,255,0),3)

在图像上书写文字

在OpenCV中,我们有一个函数cv2.puttext, 可以在特定位置的图像上写文本。它以图像,文本,x,y,颜色,字体,字体比例,粗细为输入。

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cv2.putText(img,text,(x,y),FONT,FONT_SCALE,(R,G,B),THICKNESS)

img: image to put text on

text: text to put on image

X: text distance from X axis

Y: text distance from Y axis

FONT: Type of FONT (ALL FONT TYPES)

FONT_SCALE: Scale of Font(Integer)

R,G,B: color in RGB form (255,255,0)

THICKNESS: thickness of rectangel(integer)

Example

cv2.putText(img,"HELLO",(120,250),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(255,255,255),2)

下载Monalisa图片。
任务:使用形状和文本为左侧图像中所示的Monalisa脸创建框架。
提示:首先是一个圆形,然后是矩形,然后根据圆形和矩形放置文本,最后根据文本放置一行。
👉解决方案-  https://gist.github.com/Abhayparashar31/af36bf25ce61345266db4b54aba33be1

检测并裁剪脸部

在创建人脸识别系统时,人脸检测是非常有用的。在OpenCV中,我们提供了许多可用于不同目的的预训练haar级联分类器。在OpenCV GitHub上查看分类器的完整列表。

为了检测OpenCV中的人脸,我们使用了haarcascade_frontalface_default.xml分类器,它会返回我们图像的四个坐标(w,h,x,y),使用这些坐标,我们将在脸部上绘制一个矩形,然后使用相同的坐标来裁剪脸部。现在使用imwrite,我们将裁剪的图像保存在目录中。

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import cv2

# Load the cascade

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# Read the input image

img = cv2.imread('images/img0.jpg')

# Convert into grayscale

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect faces

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.34)

# Draw rectangle around the faces

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (25500), 2)

    # Cropping Face

    crop_face = img[y:y + h, x:x + w]

    #Saving Cropped Face

    cv2.imwrite(str(w) + str(h) + '_faces.jpg', crop_face)

cv2.imshow('img', img)

cv2.imshow("imgcropped",crop_face)

cv2.waitKey()

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