OpenCV是一个开源库,包含了许多计算机视觉算法,它在计算机视觉和图像处理中起着重要作用,用于实时操作,其效率足以满足工业上的要求,这篇文章主要给大家介绍了关于opencv python简易文档之图像处理算法的相关资料,需要的朋友可以参考下
上一篇已经给大家介绍了opencv python图片基本操作的相关内容，这里继续介绍图像处理算法，下面来一起看看吧
将图片转为灰度图
import cv2 #opencv读取的格式是BGR img=cv2.imread('cat.jpg-600') # 将图片转为灰度图像操作 img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray.shape
HSV
H – 色调（主波长）。
S – 饱和度（纯度/颜色的阴影）。
V值（强度）
import cv2 hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow("hsv", hsv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
图像阈值
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
dst： 输出图
thresh： 阈值
maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV
cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0
cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转
cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变
cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0
cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转
ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) titles = ['Original Image', 'BINARY', 'BINARY_INV', 'TRUNC', 'TOZERO', 'TOZERO_INV'] images = [img, thresh1, thresh2, thresh3, thresh4, thresh5] for i in range(6): plt.subplot(2, 3, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray') plt.title(titles[i]) plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
图像平滑
使用均值滤波实现图像平滑
# 均值滤波 # 简单的平均卷积操作 # 使用3*3的卷积和 blur = cv2.blur(img, (3, 3)) cv2.imshow('blur', blur) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
使用方框滤波实现图像平滑：
# 方框滤波 # 基本和均值一样，可以选择归一化 box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=True) cv2.imshow('box', box) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 方框滤波 # 基本和均值一样，可以选择归一化,容易越界，越界后值为255 box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=False) cv2.imshow('box', box) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
使用高斯滤波实现图像平滑：
# 高斯滤波 # 高斯模糊的卷积核里的数值是满足高斯分布，相当于更重视距离 aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1) cv2.imshow('aussian', aussian) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
使用中值滤波实现图像平滑：
# 中值滤波 # 相当于用中值代替 median = cv2.medianBlur(img, 5) # 中值滤波 cv2.imshow('median', median) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
使用np将所有处理图片拼接显示:
# 展示所有的 res = np.hstack((blur,aussian,median)) #print (res) cv2.imshow('median vs average', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
形态学-腐蚀操作
腐蚀操作可以用于去除图像中的毛刺
# iterations为腐蚀操作的迭代次数 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('erosion', erosion) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
形态学-膨胀操作
膨胀操作通常与腐蚀操作配合使用
# 先对图像进行腐蚀操作去除干扰信息 # kernel 为卷积核大小 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) dige_erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('erosion', erosion) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 对图像进行膨胀操作将干扰信息以外的腐蚀部分复原 kernel = np.ones((3,3),np.uint8) dige_dilate = cv2.dilate(dige_erosion,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('dilate', dige_dilate) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
开运算与闭运算
开运算：先腐蚀，再膨胀
闭运算：先膨胀，再腐蚀
# 开：先腐蚀，再膨胀 img = cv2.imread('dige.png-600') kernel = np.ones((5,5),np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.imshow('opening', opening) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 闭：先膨胀，再腐蚀 img = cv2.imread('dige.png-600') kernel = np.ones((5,5),np.uint8) closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) cv2.imshow('closing', closing) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
梯度运算
提取图片边缘信息
# 梯度=膨胀-腐蚀 pie = cv2.imread('pie.png-600') kernel = np.ones((7,7),np.uint8) dilate = cv2.dilate(pie,kernel,iterations = 5) erosion = cv2.erode(pie,kernel,iterations = 5) res = np.hstack((dilate,erosion)) cv2.imshow('res', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) cv2.imshow('gradient', gradient) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
礼帽与黑帽
礼帽 = 原始输入-开运算结果
黑帽 = 闭运算-原始输入
#礼帽 img = cv2.imread('dige.png-600') tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel) cv2.imshow('tophat', tophat) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #黑帽 img = cv2.imread('dige.png-600') blackhat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel) cv2.imshow('blackhat ', blackhat ) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
图像梯度处理
通过像素差异提取图片边缘
Sobel算子
Scharr算子
laplacian算子
对于梯度更敏感
检测图像像素梯度变换GX为水平梯度检测，GY为垂直梯度检测。GX与GY相当于前面提到的卷积和。
dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) # ddepth:图像的深度 # dx和dy分别表示水平和竖直方向 # ksize是Sobel算子的大小 # 在opencv中像素小于0的点直接被认为是0
# 计算GX sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3) # 将负数部分转为正数 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) cv_show(sobelx,'sobelx') # 计算GY sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3) # 将负数部分转为正数 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) cv_show(sobelx,'sobelx') # 计算GX与GY的加和 sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0) cv_show(sobelxy,'sobelxy')
不同算子之间的差异
#不同算子的差异 img = cv2.imread('lena.jpg-600',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3) sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3) sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely) sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0) scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0) scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1) scharrx = cv2.convertScaleAbs(scharrx) scharry = cv2.convertScaleAbs(scharry) scharrxy = cv2.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0) laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) laplacian = cv2.convertScaleAbs(laplacian) res = np.hstack((sobelxy,scharrxy,laplacian)) cv_show(res,'res')
Canny边缘检测
使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
1:高斯滤波器
卷积核为符合高斯分布的数据，主要将图像平滑。
2:梯度和方向
3：非极大值抑制
4：双阈值检测
img=cv2.imread("lena.jpg-600",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) v1=cv2.Canny(img,80,150) v2=cv2.Canny(img,50,100) res = np.hstack((v1,v2)) cv_show(res,'res')
图像金字塔
高斯金字塔
拉普拉斯金字塔
主要用于特征提取
高斯金字塔：向下采样方法（缩小）
高斯金字塔：向上采样方法（放大）
# 向上变换 up=cv2.pyrUp(img) # 向下变换 down=cv2.pyrDown(img)
拉普拉斯金字塔
down=cv2.pyrDown(img) down_up=cv2.pyrUp(down) l_1=img-down_up cv_show(l_1,'l_1')
图像轮廓
cv2来源gaodaimacom搞#代%码网.findContours(img,mode,method)
mode:轮廓检索模式
RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次;
method:轮廓逼近方法
CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
img = cv2.imread('contours.png-600') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) cv_show(thresh,'thresh') # 提取轮廓 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 绘制轮廓 #传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，颜色模式，线条厚度 # 注意需要copy,要不原图会变。。。 draw_img = img.copy() res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) cv_show(res,'res')
轮廓特征
# 选取轮廓 0表示第一个轮廓 cnt = contours[0] #面积 cv2.contourArea(cnt) #周长，True表示闭合的 cv2.arcLength(cnt,True)
轮廓近似
epsilon = 0.15*cv2.arcLength(cnt,True) approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True) draw_img = img.copy() res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2) cv_show(res,'res') # 外接矩形 img = cv2.imread('contours.png-600') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contours[0] x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2) cv_show(img,'img') # 外接圆 (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) center = (int(x),int(y)) radius = int(radius) img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2) cv_show(img,'img')
直方图
用于统计图片像素值分布,x轴表示像素值（0-255），y轴表示该像素值对应个数。
cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)
images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img]
channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图 像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像 的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。
mask: 掩模图像。统整幅图像的直方图就把它为 None。但是如 果你想统图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并 使用它。
histSize:BIN 的数目。也应用中括号括来
ranges: 像素值范围常为 [0256]
# 统计灰度图的直方图 img = cv2.imread('cat.jpg-600',0) #0表示灰度图 hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256]) hist.shape # 统计三通道直方图 img = cv2.imread('cat.jpg-600') color = ('b','g','r') for i,col in enumerate(color): histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256]) plt.plot(histr,color = col) plt.xlim([0,256])
mask操作：
# 创建mask mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) print (mask.shape) mask[100:300, 100:400] = 255 cv_show(mask,'mask') # 将mask与图像融合 masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)#与操作 cv_show(masked_img,'masked_img') # 使用mask进行直方图统计与非mask进行直方图统计 hist_full = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_mask = cv2.calcHist([img], [0], mask, [256], [0, 256])
直方图均衡化：
是图像像素分布更加均匀。
# 直方图均衡化 equ = cv2.equalizeHist(img) plt.hist(equ.ravel(),256) plt.show()
自适应均衡化：
通过将图片划分为局部图片，然后进行直方图均衡化处理。
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
傅里叶变换
时域-》频域
傅里叶变换的作用
高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界
低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海
滤波
低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊，相当于对于边界的处理。
高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强，相当于对于非边界的处理。
opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32 格式。
得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常要转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。
cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展示（0,255）。
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg-600',0) img_float32 = np.float32(img) dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 得到灰度图能表示的形式 magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1])) plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
# 低频滤波 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg-600',0) img_float32 = np.float32(img) dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft) rows, cols = img.shape crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2) # 中心位置 # 低通滤波 mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1 # IDFT fshift = dft_shift*mask f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = cv2.idft(f_ishift) img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray') plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
结果（低通对边界值不友好）
# 高频滤波 img = cv2.imread('lena.jpg-600',0) img_float32 = np.float32(img) dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift = np.fft.fftshift(dft) rows, cols = img.shape crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2) # 中心位置 # 高通滤波 mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 # IDFT fshift = dft_shift*mask f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = cv2.idft(f_ishift) img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray') plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
结果（高通对非边界值不友好）
模板匹配
模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)
# 模板匹配 img = cv2.imread('lena.jpg-600', 0) template = cv2.imread('face.jpg-600', 0) h, w = template.shape[:2]
TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
methods = ['cv2.TM_CCOEFF', 'cv2.TM_CCOEFF_NORMED', 'cv2.TM_CCORR', 'cv2.TM_CCORR_NORMED', 'cv2.TM_SQDIFF', 'cv2.TM_SQDIFF_NORMED'] for meth in methods: img2 = img.copy() # 匹配方法的真值 method = eval(meth) print (method) res = cv2.matchTemplate(img, template, method) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 如果是平方差匹配TM_SQDIFF或归一化平方差匹配TM_SQDIFF_NORMED，取最小值 if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]: top_left = min_loc else: top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) # 画矩形 cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, 255, 2) plt.subplot(121), plt.imshow(res, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 隐藏坐标轴 plt.subplot(122), plt.imshow(img2, cmap='gray') plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.suptitle(meth) plt.show()
总结
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