Python中的cv2使用

python 中cv2的使用

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引言：

因为最近想入门一下机器学习的知识，目前以李航博士的《统计学学习》为教材自学ing，然后再具体算法复现上遇到了第一个坑，就是图像的Hog特征提取（hog扫盲），然后触摸到的python 的cv2库。

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首先是对应库的安装

作为入门，当然从库的安装开始，pip肯定是要装的

sudo apt install python3-pip

然后就是安装cv2的安装库了，当然直接sudo apt-get install cv2肯定是不定的了，那么我们到底需要的是什么库呢？
百度一下后发现是opencv-python，因而敲入命令：

sudo pip install opencv-python

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插一下Ubuntu中 Visual Studio Code的安装

其实很简单，直接到官网下载.deb的安装文件，然后敲键盘：

sudo apt install /home/ming/Downloads/code_1.41.1-1576681836_amd64.deb

就ok了

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初识cv2

首先随便搞一张照片，当然扒自：80行Python实现-HOG梯度特征提取

然后用一段最simple的代码来认识这个函数

import cv2
import numpy as np
width = 100
height = 200
img = cv2.imread('/home/ming/Desktop/person_037.jpeg')
cv2.imshow('', img)
cv2.waitKey(100)==27   //代表等待100ms，若输入键盘的值等于ASCII码27即输入esc，则关闭
cv2.destroyAllWindows()

然后执行的模样就是这样的：
一步一步的分析：读取文件代码：

img = cv2.imread('/home/ming/Desktop/test1.jpg')

接下来是改变图片的大小：

img = cv2.resize(img,(width, height),interpolation=cv2.INTER_AREA)

其中：
cv2.resize(src,dsize,dst=None,fx=None,fy=None,interpolation=None)
scr:原图

dsize：输出图像尺寸

fx:沿水平轴的比例因子

fy:沿垂直轴的比例因子

interpolation：插值方法

img.shape返回img的长宽信息

import cv2
import numpy as np
width = 1400
height = 700
img = cv2.imread('/home/ming/Desktop/test1.jpg',0)
img = cv2.resize(img,(width, height),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 使用imread读入图像(BGR顺序), 使用IMGREAD_GRAYSCALE 使得读入的图片为灰度图
print(img.shape)//打印img的形状，返回width和height

总结

因为是为了Hog特整体提取，所以上述一切都是为了图像处理，最后代码整理为一个函数

#coding=utf-8
#create by Ming 2020.1.15
import cv2
import numpy as np
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#readImg:读取图片，输入为图片的绝对地址
#函数作用：读取图片并归一化处理
######################################
def readImg(adress):
    img = cv2.imread(adress,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#使用灰度读取图片,正常读取图片参数带0即可
    img = np.sqrt(img / float(np.max(img))) #归一化处理,让每一个数值都小于1,目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音。
    cv2.imshow("",img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

readImg('/home/ming/Desktop/person_037.jpeg')