计算机视觉快速入门一 —— 图像基本操作(二）
计算机视觉快速入门一 —— 图像基本操作(二）
1.灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline
img=cv2.imread('cat.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_gray.shape #二维（414，500）
cv2.imshow("img_gray", img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2.HSV
H-色调（主波长）
S-饱和度（纯度/颜色的阴影）
V值（强度）
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow("hsv", hsv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
3.图像阈值
-
ret,dst=cv2.threshold(src,thresh,maxval,type)
-
dst:输出图
-
src:输入图，只能输入单通道，通常来说是灰度图
-
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()
4.图像平滑
- 均值滤波，简单的平均卷积操作 blur=cv2.blur(img,(3,3))
- 方框滤波，基本和均值一样，可以选择归一化，容易越界 box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3),normalize=False)
- 高斯滤波，高斯模糊的卷积核里的数值是满足高斯分布，相当于更重视中间的aussian=cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1)
- 中值滤波，相当于用中值代替 median = cv2.medianBlur(img, 5)
5.形态学
需要设置卷积内核kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
- 腐蚀操作 erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)
- 膨胀操作dige_dilate=cv2.dilate(dige_erosion,kernel,iterations = 1)
- 开运算（先腐蚀，再膨胀）opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
- 闭运算（先膨胀，再腐蚀）closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
- 梯度运算（梯度=膨胀-腐蚀）gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
- 礼帽（礼帽=原始输入-开运算结果) tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
- 黑帽（黑帽=闭运算-原始输入）blackhat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
6.图像梯度
（1）图像梯度-Sobel算子
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
img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
def cv_show(img,name):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
cv_show(sobelx,'sobelx')
#白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
cv_show(sobelx,'sobelx')
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
cv_show(sobely,'sobely')
#分别计算x和y,再求和
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
cv_show(sobelxy,'sobelxy')
#不建议直接计算
sobelxy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)
sobelxy = cv2.convertScaleAbs(sobelxy)
cv_show(sobelxy,'sobelxy')
img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv_show(img,'img')
img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
res = np.hstack((sobelx,sobely,sobelxy))
cv_show(res,'sobel')
（2）图像梯度-Scharr算子
（3）图像梯度-laplacian算子
#不同算子的差异
img = cv2.imread('lena.jpg',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')
7.Canny边缘检测
-
1 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
-
2 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
-
3 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。
-
4 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
-
5 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
img=cv2.imread("lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
v1=cv2.Canny(img,80,150)
v2=cv2.Canny(img,50,100)
res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,'res')
img=cv2.imread("car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
v1=cv2.Canny(img,120,250)
v2=cv2.Canny(img,50,100)
res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,'res')
8.图像金字塔
- 高斯金字塔：向下采样方法（缩小）、向上采样方法（放大）
down=cv2.pyrDown(img)
up=cv2.pyrUp(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')
9.图像轮廓
cv2.findContours(img,mode,method)
(1) 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;
(2) 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。
# 为了更高的准确率，使用二值图像
"""
第一步：载入图片
第二步：使用cv2.cvtcolor() 将图片转换为灰度图
第三步: 使用cv2.threshold将图片做二值化转换
第四步：使用cv2.findContours 找出图片的轮廓值
第五步：使用cv2.drawContours在图片上画上轮廓
第六步: 使用cv2.imshow 完成画图操作
"""
def cv_show(img, name):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 第一步读入图片
img = cv2.imread('contours.png')
# 第二步：对图片做灰度变化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 第三步：对图片做二值变化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 第四步：获得图片的轮廓值
contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 第五步：在图片中画出图片的轮廓值
# 参数说明,draw_img 需要作图的原始图像， contours表示轮廓， 0表示轮廓索引， (0, 0, 255)表示颜色， 2表示线条粗细
draw_img = img.copy()
ret = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
# 第六步：画出带有轮廓的原始图片
cv_show(ret,'ret')
（3）轮廓特征
# 取出单个的轮廓值
cnt = contours[0]
# 第二步：计算轮廓的面积
area = cv2.contourArea(cnt)
# 第三步： 计算轮廓的周长
length= cv2.arcLength(cnt, True)
print(area, length)
（4）轮廓近似(RDP)：假设存在一个曲线A, B，在曲线上存在一个C点，离AB线段的距离最远，记为d1, 如果d1 < T(自己设定的阈值), 将AB线段作为AB曲线的替代，否者连接AC和BC， 计算AC线段上的D点离AB距离最远，记为d2，如果d2 < T，则使用AC线段替代AC曲线，否者继续连接划
# 轮廓近似
img = cv2.imread('contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
# 使用周长的倍数作为阈值，阈值越小，图像的轮廓近似与轮廓越近似
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)
draw_img = img.copy()
ret = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(ret, 'ret')
（5）外接矩形和外接圆
外接矩形： 使用cv2.boudingrect(cnt)获得轮廓的外接矩形，使用cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)画出矩阵的轮廓
外接圆： 使用cv2.minEnclosingCircle(cnt)获得轮廓的外接圆，使用cv2.circle(ret, centers, radius, (0, 0, 255), 2)画出圆的轮廓
"""
第一步:载入图片，灰度化，二值化，使用cv2.findCountors找出图像的轮廓,使用轮廓索引获得第一个轮廓cnt
第二步：使用cv2.boundingrect(cnt) ，获得轮廓的x，y，w, h (x, y)表示左上角的坐标，w为宽，h为长
第三步: 使用cv2.rectangle 绘制外接的轮廓
第四步: 使用cv2.minEnclosingCircle(cnt), 获得center和radius，即圆心点的坐标和圆的半径
第五步: 使用cv2.circle(img， center, radius, (0, 0, 255), 2) 绘制圆心的外接轮廓
"""
# 外接矩阵
img = cv2.imread('contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
res, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
binary, contours, h = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
ret = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)
cv_show(ret, 'ret')
print('矩形面积 / 外接矩形面积', cv2.contourArea(cnt) / (w*h))
# 外接圆
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
ret = cv2.circle(ret, center, radius, (0, 255, 0), 2)
cv_show(ret, 'ret')
10.傅里叶变换
（1）傅里叶变换的作用-将图像转化为频谱
-
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
（2） 滤波
-
低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊
-
高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强
-
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',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()
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv2.imread('lena.jpg',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()
img = cv2.imread('lena.jpg',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()