opencv图像增强实现方法

opencv是一款开源的图像增强工具，主要用于在 python环境下实现图像增强功能。 使用 opencv实现图像增强，需要使用 opencv的 GUI模块，如图1所示。 在 opencv中，有一个 datasets模块，这个模块主要用于处理数据和可视化操作，如图2所示。 在这里我们将使用这个 datasets模块进行图像增强的处理。如果想了解更多关于图像增强的内容，可以参考我们之前的一篇文章《如何利用 opencv实现图像增强？》

• 1.创建一个新的 Datasets模块

  datasets模块是一个数据可视化工具，能够通过鼠标选中一系列的图片，然后在屏幕上进行操作，如图4所示。使用 datasets模块需要注册一个用户，这个用户需要自己创建一个账户，并将密码填入到用户名中。 我们创建了一个新的用户名为user_datasets，密码为user_password。我们使用set_user命令打开账户。 接下来就可以点击 datasets模块中的数据进行处理了，如图5所示。 在 datasets模块中，点击选择数据集和可视化操作选项卡。如图6所示。 这里我们选择了“选择数据集”和“选择可视化操作”两个选项进行数据处理，如图7所示。 在数据处理的对话框中，我们可以看到在处理前有一个“预处理”选项卡，里面包含了许多参数，如图8所示。通过这些参数可以进行图片增强的处理，如图9所示。

• 2.设置处理数据

  在 opencv中，处理数据的方法是使用 sobel函数，如图3所示。在 sobel函数中，我们可以设置灰度值和对比度，这两个参数可以直接修改。如果要使用直方图均衡化功能，可以使用如下代码进行设置： 在这里我们需要对 sobel函数中的参数进行设置，具体参数如图4所示。在这里我们主要设置了增强和直方图均衡化两个功能，如图5所示。 在这里我们使用了直方图均衡化功能，选择了其默认的直方图均衡化方法即可，如图6所示。然后选择了增强功能，这里我们主要是对图像的对比度进行增强。我们可以看到在阈值和对比度之间增加了一个点，如图7所示。 在这里我们设置了两个参数： 通过以上设置后，我们的图像就可以进行增强处理了。这里我们主要对图像进行直方图均衡化处理和对比度增强处理。经过处理后的图片如图8所示。

• 3.定义操作类

  opencv中的操作类有很多，比如 python中的read_palindrome、read_palindromepalindrome3个操作类，都是在 datasets中实现图像增强的。在这3个操作类中，read_palindrome3是用来完成对图像的排序操作的，如图6所示。 对于排序操作来说， opencv的 datasets模块是没有办法直接完成排序操作的，所以我们需要定义一个类来完成对图像进行排序操作。在定义好read_palindrome3类后，需要定义一个名为read_palindrome1的类，来完成对图像的排序操作。

• 4.定义实现类

  我们使用 datasets模块来实现图像增强，首先需要定义一个类，然后定义一组实现类，用于实现我们所定义的操作，如图5所示。 类中包含两个方法： Dataset （）方法：从图像文件中获取图片，并执行操作。 dataset （）方法：获取数据类型。这两个方法都需要调用 dataset. xml文件。 上面这两个类分别代表了我们要操作的两种数据类型，对于 Dataset （）方法，它的作用是将图像文件转换成 dataset对象，并执行操作；而对于 datasets （）方法，它的作用是将原始图像转换成 datasets对象，并执行操作。我们在代码中先定义了两个类，然后对它们进行调用。

• 5.实现功能

  下面我们来详细说明一下具体的实现方法。 首先，我们需要使用 opencv的 datasets模块，通过该模块中的labeled_background函数对原始图像进行切片处理。 在 opencv中，可以通过“文件->切片”菜单对图像进行切片处理，如图6所示。在这个过程中，需要注意的是，需要先对原始图像进行切片处理，如图7所示。 如果想实现对原始图像的放大处理，则需要使用“文件->放大”菜单下的“图像”标签。 然后，我们再使用 opencv提供的“pipeline”功能对切片处理后的图像进行放大操作，如图8所示。在这里需要注意的是，如果想将图片放大至原来大小的两倍，则需要使用“pipeline”功能下的“openpipeline”函数进行放大操作。 接下来，我们再使用“labeled_background”功能对切片处理后的图像进行灰度变换处理。 在这里需要注意的是，为了避免出现“灰度不均匀”的问题，我们可以将该功能下的灰度变换选项关闭。 最后，我们再使用“文件->增强”菜单下的“直方图均衡化”功能对图像进行增强操作。 在这里需要注意的是，如果想实现对原始图像进行平滑处理时，可以使用“openpipeline”功能下的“平滑”选项；如果想实现对原始图像进行锐化处理时，可以使用“openpipeline”选项下的“锐化”选项。 以上就是 opencv中图像增强功能实现方法的相关内容了。

• 6.总结

  在实际使用 opencv进行图像增强的时候，需要将需要处理的图像按照需求进行裁剪和对齐，然后将处理后的图片保存为 datasets文件。如果想实现更多图像增强的功能，可以使用 opencv中的 datasets模块，比如可以使用 datasets模块对不同类型的图像进行裁剪、对齐和旋转，从而实现更多的功能。 当然，我们在使用 opencv进行图像增强处理的时候，也可以使用 opencv中的其他模块进行图像增强的操作。比如可以将 opencv中的 matplotlib模块和fx_matplotlib模块组合使用，然后通过 opencv中的 datasets模块实现图像增强功能。

以下是几个常用的OpenCV图像增强代码：

1. 图像灰度化：
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray Image', gray)
cv2.waitKey(0)
```
2. 图像二值化：
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Binary Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
```
3. 图像平滑处理：
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Blurred Image', blur)
cv2.waitKey(0)
```
4. 图像边缘检测：
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
cv2.imshow('Edges Image', edges)
cv2.waitKey(0)
```
5. 图像直方图均衡化：
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
equ = cv2.equalizeHist(gray)
cv2.imshow('Equalized Image', equ)
cv2.waitKey(0)
```