数字图像处理 OpenCV 快速入门

OpenCV（C++），OpenCV（Python），MATALAB，三种工具如何选择？

【转载】OpenCV（C++ 与 Python 的比较）与 MATLAB 的比较

我们经常会为自己的技能选择合适工具而感到疑惑。

工具能够帮助你锻炼技能，但它们并不能使你成为一位能者（Craftsman）。

真正的能者并不与工具产生挂钩，而是自身的技能。能者，在他们的口袋中往往会拥有许多不同的工具。另外，他们还能明智地挑选一个合适的工具去完成自己的工作。

作为一名入门者，建议走一条阻碍最少的道路并选择一个你熟悉的工具。

---

OpenCV教程，系统性学习

OpenCV官方教程中文版（For Python）

开发手册（函数查询手册）

OpenCV函数库查询手册（python）
python：opencv开发手册

一、Windows下Opencv-Python环境的配置

方法一：直接在cmd命令行中输入pip install opencv-python

最简单粗暴，这样会直接默认安装最新版本（目前已经是4.1.1了。。）

方法二：官网下载安装文件

教程：
https://blog.csdn.net/qq_41671751/article/details/88144281
https://blog.csdn.net/lsforever/article/details/82844116

官网链接：
https://opencv.org/#

选择相应的版本下载

直接打开exe安装

二、openCV基本操作

5分钟学会，使用opencv进行基本的图像操作—读、写、显示、缩放、裁剪（python语言）

1.图片读取

cv2.imread()
原型：imread(filename,flags=None)
作用：读取图像
参数：
filename，字符串，读取图片的工作路径。
flags，读取标志位。
1（cv2.IMREAD_COLOR）：读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略，这是默认参数。
0（cv2.IMREAD_GRAYSCALE）：以灰度模式读入图像
-1（cv2.IMREAD_UNCHANGED）：读入一幅图像，并且包括图像的 alpha 通道

OpenCV 读进来的图片是一个 numpy 矩阵，彩图的维度是高度、宽度、通道数（height,width,channels,HWC），灰度图的维度是高度、宽度（height,width,HW），数据类型是 uint8 。

需要注意的是，OpenCV 中彩色图片的通道接口（不论是读取，显示还是存储）是 BGR ，而不是主流的 RGB ，需要转换才能变成 RGB 。这也是它最被人诟病的地方，很容易出错。

import numpy as np
import cv2

# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('messi5.jpg',0)

2.图片存储

cv2.imwrite()
原型：imwrite(filename,img,params=None)
作用：写入图像
参数：
filename，写入的文件名。
img，待写入的图像。
params，特定格式下保存的参数编码，对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别，默认为3。一般情况下为None。

cv2.imwrite('messigray.png',img)

3.图片显示

cv2.imshow()
原型：imshow(winname,mat)
作用：创建一个图像窗口
参数：winname，窗口名称。mat，图像矩阵。

import cv2
 
# 读取图片sample.jpg
image = cv2.imread("../data/images/sample.jpg")  
 
if image is None:  # 检查是否有读取到了图片
   print("Could not open or find the image")
 
# 使用cvtColor()函数，将原图（彩色）转化为灰度图
grayImage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 将灰度图保存为imageGray.jpg文件
cv2.imwrite("imageGray.jpg", grayImage)
 
# 创建窗口，用来显示图片
cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_AUTOSIZE) 
cv2.namedWindow("gray image", cv2.WINDOW_NORMAL)
 
# 显示图片
cv2.imshow("image", image) 
cv2.imshow("gray image", grayImage)
 
# 等待按下任意键，才关闭图片显示的窗口
cv2.waitKey(0) 

#释放所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，cv2.waitKey() 是一个键盘绑定函数。需要指出的是它的时间尺度是毫秒级。函数等待特定的几毫秒，看是否有键盘输入。特定的几毫秒之内，**如果按下任意键，这个函数会返回按键的 ASCII 码值，程序将会继续运行。**如果没有键盘输入，返回值为 -1，**如果我们设置这个函数的参数为 0，那它将会无限期的等待键盘输入。**它也可以被用来检测特定键是否被按下，例如按键 a 是否被按下，这个后面我们会接着讨论。
cv2.destroyAllWindows() 可以轻易删除任何我们建立的窗口。如果你想删除特定的窗口可以使用 cv2.destroyWindow()，在括号内输入你想删除的窗口名。

4.获取图片属性

图像的属性包括：行，列，通道，图像数据类型，像素数目等

img.shape
作用：获取图像的形状。返回值是一个包含行数，列数，通道数的元组。如果图像是灰度图，返回值仅有行数和列数。所以通过检查这个返回值就可以知道加载的是灰度图还是彩色图。

print(img.shape)

## (342, 548, 3)

img.size
作用：返回图像的像素数目；

print(img.size, img.dtype) # img.type 返回的是图像的数据类型.

# 562248
# uint8

5.图片缩放

cv2.resize()
原型：cv2.resize(InputArray src, OutputArray dst, Size, fx, fy, interpolation)
作用：更改图片大小
参数：
InputArray src，输入图片
OutputArray dst，输出图片
Size，输出图片尺寸
fx, fy，沿x轴，y轴的缩放系数
interpolation，插入方式
INTER_NEAREST 最近邻插值
INTER_LINEAR 双线性插值（默认设置）
INTER_AREA 使用像素区域关系进行重采样。
INTER_CUBIC 4x4像素邻域的双三次插值
INTER_LANCZOS4 8x8像素邻域的Lanczos插值

import cv2 as cv
 
# 读入原图片
img = cv.imread('test.jpg')
# 打印出图片尺寸
print(img.shape)
# 将图片高和宽分别赋值给x，y
x, y = img.shape[0:2]

# 缩放到原来的二分之一，输出尺寸格式为（宽，高）
scaleDown = cv.resize(img, (int(y / 2), int(x / 2)))
 
# 最近邻插值法放大
# 缩放到原来的1.5倍
scaleUp = cv.resize(img,None , fx=1.5, fy=1.5, interpolation=cv.INTER_NEAREST)
cv.imshow('OriginalPicture', img)
cv.imshow('resize0', scaleDown)
cv.imshow('resize1', scaleUp)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

6.图片裁剪

我们直接操作numpy数组进行操作，将其中的指定行、列内容读出来，即完成图像剪切

crop = img[0:128, 0:512]

7.彩图转灰度图

python opencv将图片转为灰度图的方法示例

8.进阶：颜色空间转换

cv2.cvtColor(imgGray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

OpenCV之颜色空间转换、掩膜（mask）、颜色提取——python实现

可视化卷及神经网络热力图

python(+opencv2+numpy)对彩色图像的RGB通道提取、合成、显示并计算灰度图像

https://www.cnblogs.com/Undo-self-blog/p/8434906.html

未完待续。。。