openCV入门学习

openCV简介

openCV安装

openCV

openCV是计算机视觉的开源库。
优势：
支持多种编程语言
支持跨平台
活跃的开发团队
丰富的API

安装教程.

在安装之前，要先安装numpy和matplotlib。

1.下载python最新版本安装以后，直接执行下方命令即可，清华镜像速度贼快；

windows系统下cmd执行命令

pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
验证是否成功

等待安装结束以后cmd中进入python，然后输入下方命令；

import CV2
如果没有报错则是安装成功，建议新建一个python程序测试一下；

opencv案例

opencv读取默认读取图片代码：

import CV2
image = CV2.imread(“1.jpg”) # 读取一张图片存入变量中
CV2.imshow(“hello”, image) # 创建一个名字为hello的窗口，把image在窗口中展示
CV2.waitKey(0) # 等待用户按任意键

2.安装opencv-contrib-python
pip install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

openCV中的模块

core模块实现了最核心的数据结构及其基本运算，如绘图函数、数组操作相关函数等。

highgui模块实现了视频与图像的读取、显示、存储等接口。

imgproc模块实现了图像处理的基础方法，包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等。

features2d模块用于提取图像特征以及特征匹配,nonfree模块实现了一些专利算法，如sift特征。.

objdetect模块实现了一些目标检测的功能，经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测，基于HOG的行人、汽车等目标检测，分类器使用Cascade Classification(级联分类)和Latent SVM等。

stitching模块实现了图像拼接功能。

FLANN模块（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)，包含快速近似最近邻搜索FLANN和聚类Clustering算法。

ml模块机器学习模块(SVM，决策树，Boosting等等)。

photo模块包含图像修复和图像去噪两部分。

video模块针对视频处理，如背景分离，前景检测、对象跟踪等。

calib3d模块即Calibration(校准)3D，这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。包含了基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。

G-API模块包含超高效的图像处理pipeline引擎

openCV基本操作

图像的基本操作

图像的分类

彩色图的每一个通道就是一个灰度图

图像的IO操作

图像的读取

API

cv.imread()
参数：
要读取的图像路径
读取方式的标志
cv.IMREADCOLOR:以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。
cv.IMREADGRAYSCALE:以灰度模式加载图像
cv.IlMREAD_UNCHANGED:包括alpha通道的加载图像模式。
可以使用1、0或者-1来替代上面三个标志
注意：如果加载路径有错，不会报错，会返回一个None

图像的显示

API

cv.imshow()
参数:
显示图像的窗口名称，以字符串类型表示要加载的图像
注意:在调用显示图像的API后，要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间，否则窗口会出现无响应情况，并且图像无法显示出来。

另外我们也可使用matplotlib对图像进行展示。

一般image的维度是(w, h, c)就是宽，高和通道，默认显示的是rgb的顺序，但是opencv读取图像的通道是bgr的顺序读取的，所以在显示的时候要把通道调整过来，就是 bgr —> rgb
plt.imshow(img[:，：，：：-1])中
第一个“：”表示x取所有
第二个“：”表示y取所有
：：-1两个“x::y”其实表示的是，从x位置开始，间隔y取值，所以“::-1”表示的该维度倒着取值 其实就是所选的通道是bgr —> rgb

图像的保存

API

cv.imwrite()
参数：
文件名，要保存到哪里
要保存的图像

def show_img():
    # 1读取图像
    img = cv.imread("image/dili.jpg", 0)

    # 2显示图像
    # 2.1 openCV 显示方法
    # cv.imshow("dili", img)
    # cv.waitKey(0)
    # cv.destroyAllWindows()
    # 2.2使用matplotlib显示图像
    # plt.imshow(img[:, :, ::-1])
    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
    plt.show()

    # 3图像的保存
    cv.imwrite("image/dili2.jpg", img)

绘制几何图形

绘制直线

cv.line(img,start,end,color,thickness)
参数：
img:要绘制直线的图像
Start,end:直线的起点和终点
color:线条的颜色
Thickness:线条宽度

绘制圆形

cv.circle(img,centerpoint,r,color,thickness)
参数：
img:要绘制圆形的图像Centerpoint,
r: 圆心和半径
color:线条的颜色
Thickness:线条宽度，为-1时生成闭合图案并填充颜色

绘制矩形

cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)
参数：
img:要绘制矩形的图像
Leftupper, rightdown:矩形的左上角和右下角坐标
color:线条的颜色
Thickness:线条宽度

向图像中添加文字

cv.putText(img,text,station,font,fontsize,color,thickness,cv.LINE_AA)
参数：
img:图像
text:要写入的文本数据
station:文本的放置位置
font:字体
Fontsize :字体大小

def show_jihe():
    # 创建全黑的图像
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)  # 512*512大小
    # 绘制直线
    cv.line(img, (0, 0), (511, 511), (255, 0, 0), 5)  # openCV中是bgr的形式
    # 绘制矩形
    cv.rectangle(img, (384, 0), (510, 128), (0, 255, 0), 3)
    # 绘制圆形
    cv.circle(img, (447, 63), 63, (0, 0, 255), -1)
    # 设置字体
    font = cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    # 添加文字
    cv.putText(img, 'openCV', (10, 500), font, 4, (255, 255, 255), 2, cv.LINE_AA)
    plt.imshow(img[:, :, ::-1])
    plt.show()

获取并修改图像中的像素点

获取图像中的属性

图像通道的拆分与合并

色彩空间的改变

算术操作

图像的加法

图像的混合

不论是图像加法还是图像混合，都要求图像大小是相同的。

openCV图像处理

几何变换

图像的缩放

图像的平移

图像的旋转

仿射变换

仿射变换：把平移和旋转结合起来的变换。

透射变换

图像金字塔

形态学操作

连通性

腐蚀与膨胀

开闭运算

礼帽和黑帽

图像平滑

图像噪声

图像平滑

均值滤波

高斯滤波

中值滤波

直方图

灰度直方图

掩膜

直方图均衡化

自适应直方图均衡化

边缘检测

Sobel检测算子

Laplacian算子

Canny检测（最优）

模板匹配和霍夫变换

模板匹配

霍夫变换

霍夫线检测

霍夫圆检测

图像特征提取与描述

角点特征

Harris和Shi-Tomas算法

Shi-Tomas是Harris的改进，可以更好的进行角点检测。

SIFT/SURF算法

Fast和ORB算法

Fast

ORB

视频操作

视频读取

def video_read():
    # 读取视频
    cap = cv.VideoCapture("image/DOG.wmv")
    # 判断是否读取成功
    while (cap.isOpened()):
        # 获取每一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        # 是够获取成功
        if ret == True:
            cv.imshow("frame", frame)
        if cv.waitKey(25)&0xFF == ord("q"): # 按“q”退出播放
            break
    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()

视频保存

def video_save():
    cap = cv.VideoCapture("image/DOG.wmv")
    width = int(cap.get(3))
    height = int(cap.get(4))

    out = cv.VideoWriter("image/out.avi", cv.VideoWriter_fourcc("M", "J", "P", "G"), 10, (width, height))
    while(True):
        ret, frame = cap.read()
        if ret == True:
            out.write(frame)
        else:
            break
    cap.release()
    out.release()
    cv.destroyAllWindows()

视频追踪

meanshift算法

def video_run():
    # 获取图像
    cap = cv.VideoCapture("image/DOG.wmv")

    # 获取第一帧图像并指定目标位置
    ret, frame = cap.read()
    # 目标 行列宽高
    r, h, c, w = 197, 141, 0, 208
    track_window = (c, r, w, h)
    # 指定目标区域
    roi = frame[r:r + h, c:c + w]

    # 计算直方图
    # 转化为彩色图片
    hsv = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)
    # 去除亮度的值
    # mask=cv.inRange(hsv,np.array((0,68,32,12)),np.array(((23,432,12,54))))
    # 计算直方图
    hist = cv.calcHist(hsv, [0], None, [180], [0, 180])
    # 进行归一化
    cv.normalize(hist, hist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)

    # 目标追踪
    # 设置窗口搜索终止条件 最大迭代次数 窗口中心漂移最小值
    term = (cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

    while (True):
        # 获取每一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        if ret == True:
            # 计算直方图反向投影
            realhsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
            realdst = cv.calcBackProject([realhsv], [0], hist, [0, 180], 1)

            # 进行meanshift追踪
            ret, track_window = cv.meanShift(realdst, track_window, term)

            # 将追踪位置绘制在视频上 并进行显示
            x, y, w, h = track_window
            img2 = cv.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), 255, 2)
            cv.imshow('frame', frame)

            if cv.waitKey(60) & 0xFF == ord('q'):
                break
        else:
            break

    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()

Camshift

def video_run2():
    # 获取图像
    cap = cv.VideoCapture("image/DOG.wmv")

    # 获取第一帧图像并指定目标位置
    ret, frame = cap.read()
    # 目标 行列宽高
    r, h, c, w = 197, 141, 0, 208
    track_window = (c, r, w, h)
    # 指定目标区域
    roi = frame[r:r + h, c:c + w]

    # 计算直方图
    # 转化为彩色图片
    hsv = cv.cvtColor(roi, cv.COLOR_BGR2HSV)
    # 去除亮度的值
    # mask=cv.inRange(hsv,np.array((0,68,32,12)),np.array(((23,432,12,54))))
    # 计算直方图
    hist = cv.calcHist(hsv, [0], None, [180], [0, 180])
    # 进行归一化
    cv.normalize(hist, hist, 0, 255, cv.NORM_MINMAX)

    # 目标追踪
    # 设置窗口搜索终止条件 最大迭代次数 窗口中心漂移最小值
    term = (cv.TERM_CRITERIA_EPS | cv.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

    while (True):
        # 获取每一帧图像
        ret, frame = cap.read()
        if ret == True:
            # 计算直方图反向投影
            realhsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)
            realdst = cv.calcBackProject([realhsv], [0], hist, [0, 180], 1)

            # 进行meanshift追踪
            ret, track_window = cv.CamShift(realdst, track_window, term)

            # 将追踪位置绘制在视频上 并进行显示
            pts = cv.boxPoints(ret)
            pts = np.int0(pts)
            img2 = cv.polylines(frame, [pts], True, 255, 2)
            cv.imshow('frame', img2)

            if cv.waitKey(60) & 0xFF == ord('q'):
                break
        else:
            break

    cap.release()
    cv.destroyAllWindows()

总结：

人脸检测