第一章：OpenCV入门

第一章：OpenCV入门

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，1999年有英特尔的Gary Bradski启动。OpenCV库由C和C++语言编写，涵盖计算机视觉各个领域内的500多个函数，可以在多个操作系统上运行。它旨在提供一个简洁而又高效的接口，从而帮助共夺得开发人员快速的构建视觉系统。

本章主要介绍OpenCV的简单使用

图像处理的基本操作：

图像处理的最基本操作包括：

• 读取图像
• 显示图像
• 保存图像

1. 读取图像：

在OpenCV中使用cv2.imread()函数来读取图像，该函数支持各种静态图像格式。

语法为：retval = cv2.imread( filename[, flags] )

• retval：返回值，读取到的图像。如果未读取到图像，则返回 None
• filename：表示要读取的图像的完整路径。
• flags：是读取标记。该标记用来控制读取文件的类型，具体如下表表示。
  注意：表中第一列参数和第三列参数是等价的。即：cv2.IMREAD_UNCHANGED = -1

值	含义	数值
cv2.IMREAD_UNCHANGED	保持原格式不变	-1
cv2.IMREAD_GRAYSCALE	将图像调整为单通道灰度图像	0
cv2.IMREAD_COLOR	将图像调整为3通道的BGR图像。该值是默认值	1
cv2.IMREAD_ANYDEPTH	当载入的图像深度为16位或者32位时，就返回其对应深度的图像；否则，将其转换为8位图像	2
cv2.IMREAD_ANYCOLOR	以任何可能的颜色格式读取图像	4
cv2.IMREAD_LOAD_GDAL	使用gdal驱动程序加载图像	8
cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2	将图像转化为单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/2
cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2	将图像转换为3通道BGR彩色图像，并将图像尺寸减小1/2
cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4	将图像转化为单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/4
cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4	将图像转换为3通道BGR彩色图像，并将图像尺寸减小1/4
cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8	将图像转化为单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/8
cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8	将图像转换为3通道BGR彩色图像，并将图像尺寸减小1/8
cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION	不以EXIF的方向为标记旋转图像

函数cv2.imread()支持读取多种不同类型的图像：

例如：使用cv2.imread()函数读取图像

import cv2
lena = cv2.imread("sky.png")
print(lena)

2. 显示图像：

在OpenCV中提供了多个与显示相关的函数：

• namedWidow函数：

• 用来创建指定名称的窗口

• 语法格式：None = cv2.namedWindow( winname ) 式中 winname 指的是创建窗口的名称
  例如创建一个名字为lesson的窗口

  CV2.namedWindow("lesson")
  

• imshow函数：

  • 用来显示图像
  • 语法格式：None = cv2.imshow( winname, mat ) 式中winname为窗口名称，mat为要显示的图像。

  例如：

  import cv2
  lena = cv2.imread("lena.bmp")
  cv2.namedWindow("lesson")
  cv2.imshow("lesson", lena)
  

  上述代码中，首先通过cv2.imread()函数读取图像lena.bmp，然后通过cv2.namedWindow()函数创建了一个名为lesson的窗口，最后通过cv2.imshow()函数在lesson窗口中显示图像lena.bmp。

  注意：在实际使用中也可以不创建窗口，直接使用函数cv2.imshow()引用一个并不存在的创空，并在其中显示指定的图像，如：

  import cv2
  lena = cv2.imread("lena.bmp")
  cv2.imshow("demo", lena)
  

• waitKey函数：

  • 用来等待按键，当用户按下键盘后，该语句会被执行，并返回一个值
  • 语法：retval = cv2.waitKey([delay])
    • retval：表示返回值。如果没有按键被按下，则返回-1；如果有按键备案下则返回该按键的ASCII码
    • delay：表示等待键盘触发的时间，单位是ms。当该值为负数或者0时，表示无限等待。默认为0

  实际使用中，可以通过函数cv2.waitKey()获取按下的按键，并针对不同的键做出不同的反应从而实现交互功能

  import cv2
  lenam = cv2.imread("lena.png")
  cv2.imshow("demo", lena)
  key = cv2.waitKey()
  if key == ord("A"):
      CV2.imshow("PressA", lena)
  elif key == ord("B"):
  	cv2.imshow("PressB", lena)
  

• destroyWindow函数：

  • 用来释放（销毁）指定窗口
  • 语法：None = cv2.destroyWindow( winname ) winname为窗口名字

  import cv2
  lena = cv2.imread("lena.png")
  cv2.imshow("demo", lena)
  cv2.waitKey()
  cv2.destroyWindow("demo")
  

• destroyAllWindows函数

  • 用来释放（销毁）所有窗口
  • 语法：None = cv2.destroyAllWindows()

  import cv2
  lena = cv2.imread("lena.png")
  cv2.imshow("demo1", lena)
  cv2.imshow("demo2", lena)
  cv2.waitKey()
  cv2.destroyAllWindows()
  

3. 保存图像

在OpenCV中使用函数cv2.imwrite()来保存图像，该函数的语法是：

• retval = cv2.imwrite( filename , img [, params ])

参数：

• retval：返回值。如果保存成功，则返回True；如果失败，则返回False
• filename：要保存目标文件的完整路径。
• img：要保存的图像
• params：保存类型参数，可选。

import cv2
lena = cv2.imread("lena.png")
r = cv2.imwrite("result.png", lena)

OpenCV贡献库介绍

目前，OpenCV库包含如下两部分：

• OpenCV主库：即通常安装的OpenCV库，该库成熟稳定，有核心的OpenCV团队维护
• OpenCV贡献库：该扩展库的名称为opencv_contrib，主要有社区开发和维护，其包含的视觉应用比OpenCV主库更全面。需要注意的是，OpenCV贡献库中包含非OpenCV许可的部分，并且包含专利保护的算法。因此使用该模块前需要特别注意。
• OpenCV贡献库中包含非常多的扩展模块：
  • bioinspired：生物视觉模块
  • datasets：数据集读取模块
  • dnn：深度神经网络模块
  • face：人脸识别模块
  • matlab：MATLAB接口模块
  • stereo：双目立体匹配模块
  • text：视觉文本匹配模块
  • tracking：基于视觉的目标跟踪模块
  • ximgpro：图像处理扩展模块
  • xobjdetect：增强2D目标检测模块
  • datasets：数据集读取模块
  • dnn：深度神经网络模块
  • face：人脸识别模块
  • matlab：MATLAB接口模块
  • stereo：双目立体匹配模块
  • text：视觉文本匹配模块
  • tracking：基于视觉的目标跟踪模块
  • ximgpro：图像处理扩展模块
  • xobjdetect：增强2D目标检测模块
  • xphoto：计算 摄影扩展模块