OpenCV学习笔记之二：图像处理中常用的函数介绍

一、imread

Mat imread(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR);

返回Mat对象；

参数filename: 待打开图片的绝对地址，需要注意的是，并不是所有文件都可以用它打开，它支持的文件如下；函数识别不是依靠文件的后缀名，而是依靠内容的编码格式；

需要注意的是imread读取数据时会重新排列数据。

• Windows bitmaps - *.bmp, *.dib (always supported)
• JPEG files - *.jpeg, *.jpg, *.jpe (see the Notes section)
• JPEG 2000 files - *.jp2 (see the Notes section)
• Portable Network Graphics - *.png (see the Notes section)
• WebP - *.webp (see the Notes section)
• Portable image format - *.pbm, *.pgm, *.ppm *.pxm, *.pnm (always supported)
• Sun rasters - *.sr, *.ras (always supported)
• TIFF files - *.tiff, *.tif (see the Notes section)
• OpenEXR Image files - *.exr (see the Notes section)
• Radiance HDR - *.hdr, *.pic (always supported)
• Raster and Vector geospatial data supported by Gdal (see the Notes section)

参数flags：打开的参数，这个非常重要，因为如果设置不合适的话，很容易出现预想之外的效果。它可以指导将原图读取时进行一定的转换。默认值是IMREAD_LOAD_GDAL。因此，如果是想直接处理原图，应该设置为IMREAD_UNCHANED。

常用的一般是下面三种

• IMREAD_UNCHANGED 保持原来的图像
• If set, return the loaded image as is (with alpha channel, otherwise it gets cropped).
• IMREAD_GRAYSCALE 灰度图像
• If set, always convert image to the single channel grayscale image.
• IMREAD_COLOR 彩色图像
• If set, always convert image to the 3 channel BGR color image.

当然为了简单起见，我们可以用数字设置，如果写为1最后输出就显示原图，如果写为0，最后输出就显示灰度图。

二、imshow

cv2.imShow(const string& winname, InputArray mat)

函数可以在窗口中显示图像。该窗口和图像的原始大小自适应（自动调整到原始尺寸）。

•  第一个参数，const string&类型的winname，填需要显示的窗口标识名称。
•  第二个参数，InputArray 类型的mat，填需要显示的图像。

imshow 函数用于在指定的窗口中显示图像。如果窗口是用CV_WINDOW_AUTOSIZE（默认值）标志创建的，那么显示图像原始大小。否则，将图像进行缩放以适合窗口。而imshow 函数缩放图像，取决于图像的深度： 

• 如果载入的图像是8位无符号类型（8-bit unsigned），就显示图像本来的样子。
• 如果图像是16位无符号类型（16-bit unsigned）或32位整型（32-bit integer），便用像素值除以256。也就是说，值的范围是[0,255 x 256]映射到[0,255]。
• 如果图像是32位浮点型（32-bit floating-point），像素值便要乘以255。也就是说，该值的范围是[0,1]映射到[0,255]。

三、waitKey

cv2.waitKey(ms)

是一个和键盘绑定的函数，它的作用是等待一个键盘的输入（因为我们创建的图片窗口如果没有这个函数的话会闪一下就消失了，所以如果需要让它持久输出，我们可以使用该函数）。它的参数是毫秒级。该函数等待任何键盘事件的指定毫秒。Ms=0如果您在此期间按下任何键，程序将继续进行。我们也可以将其设置为一个特定的键。

四、destroyALLWindows

cv2.destroyWindow()

销毁我们创建的所有窗口。如果要销毁任何特定窗口，请使用函数cv2.destroyWindow()，其中传递确切的窗口名称作为参数。(应该是使用创建窗口时所使用的窗口名称，字符串类型。)

五、namedWindow

顾名思义，namedWindow函数，用于创建一个窗口。函数原型是这样的：

void namedWindow(const string& winname,int flags=WINDOW_AUTOSIZE );  

第一个参数，const string&型的name，即填被用作窗口的标识符的窗口名称。

第二个参数，int 类型的flags ，窗口的标识，可以填如下的值：

• WINDOW_NORMAL设置了这个值，用户便可以改变窗口的大小（没有限制）
• WINDOW_AUTOSIZE如果设置了这个值，窗口大小会自动调整以适应所显示的图像，并且不能手动改变窗口大小。
• WINDOW_OPENGL 如果设置了这个值的话，窗口创建的时候便会支持OpenGL。

函数剖析：

1. 首先需要注意的是，它有默认值WINDOW_AUTOSIZE，所以，一般情况下，这个函数我们填一个变量就行了。
2. namedWindow函数的作用是，通过指定的名字，创建一个可以作为图像和进度条的容器窗口。如果具有相同名称的窗口已经存在，则函数不做任何事情。
3. 我们可以调用destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数来关闭窗口，并取消之前分配的与窗口相关的所有内存空间。
4. 但话是这样说，其实对于代码量不大的简单小程序来说，我们完全没有必要手动调用上述的destroyWindow()或者destroyAllWindows()函数，因为在退出时，所有的资源和应用程序的窗口会被操作系统会自动关闭。

六、imwrite

在OpenCV中，输出图像到文件，我们一般都用imwrite函数，它的声明如下：

bool imwrite(const string& filename,InputArray img, const vector& params=vector() );  

• 第一个参数，const string&类型的filename，填需要写入的文件名就行了，带上后缀，比如，“123.jpg”这样。
• 第二个参数，InputArray类型的img，一般填一个Mat类型的图像数据就行了。
• 第三个参数，const vector&类型的params，表示为特定格式保存的参数编码，它有默认值vector()，所以一般情况下不需要填写。

七、split

b,g,r=cv2.split(img)

我之前说过彩色图像是由BGR三个通道组成的，也就是三个0-255的数组

如果把彩色图片拆分后，那么得到的应该是三张灰色图像

八、merge

BGR=cv2.merge([b,g,r])

与split恰恰相反，把三个通道的颜色合成图像

九、addWeighted

addWeighted( src1, alpha, src2, beta, 0.0, dst)

• 第1个参数，输入图片1，
• 第2个参数，图片1的融合比例
• 第3个参数，输入图片2
• 第4个参数，图片2的融合比例
• 第5个参数，偏差，不能省略
• 第6个参数，输出图片，可选

计算的方式如下：

十、CvtColor

函数形式： void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code );

参数列表：

src：源图像（输入的 8-bit , 16-bit 或 32-bit 单倍精度浮点数影像）

dst：目标图像（输入的 8-bit , 16-bit 或 32-bit 单倍精度浮点数影像）

code:转换代码

• 彩色转换灰度：COLOR_BGR2GRAY
• BGR转换RGB：COLOR_BGR2RGB
• 灰度转彩色：COLOR_GRAY2BGR

十一、resize

1. cv2.resize(scr,dsize)；

scr:原始图像

dsize:缩放的大小，（a,b）a是代表有多少列，b代表多少行

  2.   cv2.resize(scr,dsize，fx,fy)；

scr:原始图像

dsize为空时，fx,fy表示缩放为原来的倍数(可以小于1)

十二、flip

flip(src,flipCode)；

src:原始图像

flipCode:

• =0：上下翻转
• >0:左右翻转
• <0:先水平上下翻转再左右翻转

十三、threshold

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=ret，一般情况指定128

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_INV THRESH_TOZERO的反转
• cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0

十四、boxFilter

boxFilter(原始图像，目标图像深度，核大小，normalize属性)；

• 目标图像深度一般为-1，表示与原始图像保持一致
• 核大小就是对周围取值的范围
• normalize属性：是否进行归一化处理，归一化代表取均值=均值滤波；不进行归一化的话就是取和，容易溢出，就是和很容易大于255

十五、GaussianBlur

GaussianBlur（str,ksize,sigmax）

str:原始图像

ksize:核大小，必须是奇数

sigmax:X方向的方差，控制权重，一般取0，自动根据核大小计算

十六、medianBlur

相当于用中值代替

medianBlur(img, Ksize)

Ksize：核大小，必须是大于1的奇数

十七、erode

cv2.erode(scr,kernel,iterations)

scr:原始图像

kernel:卷积核，正方形，生成方式np.ones((5,5),np.uint8)

iteration:迭代次数，默认为1

十八、dilate

cv2.dilate(scr,kernel,iterations)

scr:原始图像

kernel:卷积核，正方形，生成方式np.ones((5,5),np.uint8)

iteration:迭代次数，默认为1

十九、morphologyEx

开运算就是先腐蚀再膨胀，去掉噪声在还原

cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN, kernel)

cv2.MORPH_OPEN:开运算

 

闭运算先膨胀再腐蚀

cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

cv2.MORPH_CLOSE:闭运算

 

梯度操作

梯度=膨胀-腐蚀

得到图像轮廓

cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

cv2.MORPH_GRADIENT:梯度操作

 

礼帽操作

礼帽操作=原始图像-开运算图像

最终得到的就是噪声

cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

cv2.MORPH_TOPHAT:礼帽操作

 

黑帽操作

黑帽操作=闭运算-原始输入

最终得到的就是噪声

cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

cv2.MORPH_BLACKHAT:黑帽操作