OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库,能够在python中使用。
OpenCV库是2500多种优化算法的组合,可用于检测和识别不同的人脸,实时识别图像中的对象,使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类,跟踪摄像机的运动,跟踪运动对象(例如汽车、人等),实时计数对象,缝合图像来产生高分辨率图像,从图像数据库中查找相似的图像,在使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提高图像质量,跟踪眼睛的运动,跟踪脸部等。
控制台输入以下命令即可:
pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple
import cv2 as cv
imread:获取图像路径
imshow:显示图像。其中,face为显示的图像的名称
waitkey:设置等待时间,单位无为毫秒,1000ms=1s,设置为0则永久显示
destroryAllwindows:清理内存
# 导入模块
import cv2 as cv
# 读取图像
img =cv.imread('./facefile/face1.png')
# 显示图片
cv.imshow('face',img)
# 显示时间
cv.waitKey(0)
# 清理内存
cv.destroyAllWindows()
cvtColor:转换图片颜色
cv.COLOR_xxxxx参数:可以将图片转换为多种颜色,这里选择灰色处理。
# 读取图像
img =cv.imread('./facefile/face1.png')
# 灰度处理
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 保存灰度图片
cv.imwrite('./facefile/gray_face1.jpg',gray_img)
# 显示灰度图片
cv.imshow('grayface',gray_img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
resize:修改图片尺寸
dsize参数:设置图片大小(宽高)
img.shape:显示图片尺寸(高宽)
# 导入模块
import cv2 as cv
# 读取图像
img =cv.imread('./facefile/face1.png')
# 灰度处理
gray_img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 保存灰度图片
cv.imwrite('./facefile/gray_face1.jpg',gray_img)
# 修改尺寸大小
resize_grayimg = cv.resize(gray_img,dsize=(400,300)) #宽高
# 显示图片大小
print('BeforeSize:',gray_img.shape)
print('AfterSize:',resize_grayimg.shape)
# 显示灰度图片
cv.imshow('grayface',resize_grayimg)
# 显示原图
cv.imshow('face',gray_img)
# 按空格显示结束
while True:
if ord(' ') == cv.waitKey(0):
break
cv.destroyAllWindows()
rectangle:绘制矩形
color:参数设置颜色(B,G,R)
thickness:参数设置边框宽度
circle:绘制圆形
center参数:设置圆心
radius参数:设置半径
import cv2 as cv
gray_img = cv.imread('./facefile/gray_face1.jpg')
# 设置尺寸
gray_resizeimg = cv.resize(gray_img,dsize=(350,400))
# 设置坐标
x,y,w,h = (130,130,100,110)
# 绘制矩形
cv.rectangle(gray_resizeimg,(x,y),(x+w,y+h),color=(0,0,255),thickness=1)
# 绘制圆形
cv.circle(gray_resizeimg,center=(x+w//2,y+h//2),radius=60,color=(255,0,0),thickness=2)
cv.imshow('resizeimg',gray_resizeimg)
while True:
if ord(' ') == cv.waitKey(0):
break
cv.destroyAllWindows()
这篇文章主要带大家了解使用OpenCV读取图片,并对图片进行修改、在人脸上画框。这对后续的人脸检测都有着极大的用处。
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