计算机视觉:opencv（一）_opencv 视觉

图片的读取

图像属性读取

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
# 行、列和通道的数量(如果图像是彩色的)
dimensions = img.shape
print(dimensions)
# 图像的大小(图像高度 × 图像宽度 × 图像通道数)
total_number_of_elements= img.size
print(total_number_of_elements)
# 图像的类型
image_dtype = img.dtype
print(image_dtype)
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原图像读取

import cv2
img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
cv2.imshow('bgr image', img_OpenCV)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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灰度方式读取

img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
或
img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg',2)
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cv2.imread参数说明：cv2.imread(文件路径，flags)

文件路径——一般使用绝对路径即可
flags=1——读取前后，图片格式不变
flags=2——读取后，图片格式转为灰度图
flags=3——读取后，图片格式转为BGR三信道图像

RGB通道更改顺序

b, g, r = cv2.split(img_OpenCV)
img_matplotlib = cv2.merge([r, g, b])
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只显示某一通道

img_OpenCV = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
# img_OpenCV[:, :, 0]=0
img_OpenCV[:, :, 1]=0
img_OpenCV[:, :, 2]=0
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读取某个像素点的通道值

img = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')
(b, g, r) = img[0, 0]
print(b)
print(g)
print(r)
x=img[0, 0,0]
y=img[0, 0,1]
z=img[0, 0,2]
print(x)
print(y)
print(z)
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读取图像的局部

图像的预处理

图像灰度化
图像去噪声

轮廓识别

OpenCV 提供了函数 cv2.Canny()来实现 Canny 边缘检测，其语法形式如下：
edges = cv.Canny( image, threshold1, threshold2[, apertureSize[, L2gradient]])
其中：
 edges 为计算得到的边缘图像。
 image 为 8 位输入图像。
 threshold1 表示处理过程中的第一个阈值。
 threshold2 表示处理过程中的第二个阈值。
 apertureSize 表示 Sobel 算子的孔径大小。
 L2gradient 为计算图像梯度幅度（gradient magnitude）的标识。其默认值为 False。如果为 True，则使用更精确的 L2 范数进行计算（即两个方向的导数的平方和再开方），否则使用 L1 范数（直接将两个方向导数的绝对值相加）。

import cv2 as cv
import numpy as np


def line_detect_possible_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)  # apertureSize,Canny边缘检测梯度那一步，窗口大小是3
    lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)  #函数将通过步长为1的半径和步长为π/180的角来搜索所有可能的直线
    #minLineLength-线的最短长度，比这个线短的都会被忽略
    #maxLineGap-两条线之间的最大间隔，如果小于此值，这两条线就会被看成一条线。
    for line in lines:
        print(type(line))
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow("line_detect_possible_demo", edges)

src = cv.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\beginning.jpg')  #读取图片位置
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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直线检测

霍夫变换

import cv2 as cv
import numpy as np


def line_detect_possible_demo(image):
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)  # apertureSize,Canny边缘检测梯度那一步，窗口大小是3
    lines = cv.HoughLinesP(edges, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=50, maxLineGap=10)  #函数将通过步长为1的半径和步长为π/180的角来搜索所有可能的直线
    #minLineLength-线的最短长度，比这个线短的都会被忽略
    #maxLineGap-两条线之间的最大间隔，如果小于此值，这两条线就会被看成一条线。
    for line in lines:
        print(type(line))
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    cv.imshow("line_detect_possible_demo", image)

src = cv.imread("C:/Users/lenovo/Desktop/opencv/daima/banknum/template-matching-ocr/images/sudoku.png")  #读取图片位置
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
line_detect_possible_demo(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

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直线交点检测

已知两直线求交点

def lineCrossLine(p1, p2, q1, q2):
	def pointAndPointToLine(pt0, pt1): ## 由两点得直线的标准方程 ax+by=c
		x0, y0 = pt0
		x1, y1 = pt1
		return (y1-y0, x0-x1, x0 * y1 - y0 * x1)
	a0,b0,c0 = pointAndPointToLine(p1,p2)
	a1,b1,c1 = pointAndPointToLine(q1,q2)
	dd = a0 * b1 - a1 * b0
	if abs(dd) < 1e-6: return None
	return ((c0 * b1 - c1 * b0) / dd, (a0 * c1 - a1 * c0) / dd)

if __name__ == '__main__':
	print(lineCrossLine((0,0),(1,1),(1,1),(1,0)))
	print(lineCrossLine((0,2),(3,0),(3,1),(2,3)))
	print(lineCrossLine((0,2),(0,1),(0,1),(2,3)))
	print(lineCrossLine((0,2),(3,0),(0,4),(6,0)))
	print(lineCrossLine((1,2),(3,5),(1,2),(7,4)))
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颜色识别

形状识别

数字识别

图像的保存

cv2.imwrite('data/1.png',img)
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