OpenCV 入门讲解
OpenCV 入门讲解
OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多高效实现计算机视觉算法的函数，从基本的滤波到高级的物体检测都有涵盖。OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。它是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。此外，OpenCV 还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
1. 安装 OpenCV：
在使用 OpenCV 之前，您需要安装它。您可以使用以下方式之一：
使用包管理工具（如pip）：
pip install opencv-python
使用conda：
conda install -c conda-forge opencv
2. 导入 OpenCV：
import cv2
3. 图像读取与显示：
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import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4. 图像基本操作：
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# 获取图像尺寸和通道数
height, width, channels = image.shape
# 访问像素值
pixel_value = image[100, 50]
# 修改像素值
image[100, 50] = [255, 255, 255]
# 裁剪图像区域
roi = image[100:200, 150:250]
# 图像通道拆分与合并
b, g, r = cv2.split(image)
merged_image = cv2.merge([b, g, r])
5. 色彩空间转换：
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# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# HSV 色彩空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
6. 图像滤波与处理：
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# 高斯模糊
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# 中值滤波
median_blur = cv2.medianBlur(image, 5)
# 图像阈值处理
ret, thresholded_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
7. 图像几何变换：
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import numpy as np
# 平移
M = np.float32([[1, 0, 50], [0, 1, 20]])
translated_image = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))
# 旋转
center = (width // 2, height // 2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1.0)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (width, height))
8. 视频处理：
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cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 在这里进行图像处理
cv2.imshow('Video', frame)
if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
9. 特征检测与描述符：
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# 使用SIFT检测关键点和计算描述符
sift = cv2.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray_image, None)
10. 目标检测与跟踪：
使用预训练的目标检测模型，如Haar级联分类器或深度学习模型（如SSD、YOLO）。
11. 边缘检测与图像梯度：
# Sobel边缘检测
sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobel_y = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
magnitude = np.sqrt(sobel_x**2 + sobel_y**2)
direction = np.arctan2(sobel_y, sobel_x)
12. 图像金字塔：
# 图像缩放
smaller_image = cv2.pyrDown(image)
larger_image = cv2.pyrUp(image)
13. 直方图：
# 绘制直方图
hist = cv2.calcHist([gray_image], [0], None, [256], [0, 256])
# 直方图均衡化
equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)
14. 霍夫变换：
# 霍夫直线变换
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, threshold=100)
# 霍夫圆变换
circles = cv2.HoughCircles(gray_image, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
15. 特征匹配：
# 使用ORB检测特征点和计算描述符
orb = cv2.ORB_create()
keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(image1, None)
keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(image2, None)
# 使用BFMatcher进行特征匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(descriptors1, descriptors2)
16. 使用深度学习模型：
OpenCV 中集成了深度学习模块，可以使用预训练模型进行图像分类、对象检测等任务。示例使用基于深度学习的对象检测：
net = cv2.dnn.readNet('path/to/model.weights', 'path/to/configuration_file.cfg')
image_blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(image_blob)
output_layers_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
outputs = net.forward(output_layers_names)
17. 自定义滤波器和内核：
# 自定义卷积核
custom_kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], dtype=np.float32)
# 应用卷积核
custom_filtered_image = cv2.filter2D(image, -1, custom_kernel)
这只是 OpenCV 的一小部分功能，建议深入研究每个主题并查看 OpenCV 官方文档，以了解更多详细信息和示例。同时，您还可以通过实践项目来更好地掌握这些概念。
如果你想深入学习 OpenCV，我推荐以下资源：
- 知乎专栏：OpenCV教程：超详细的OpenCV入门教程，值得收藏。这篇文章详细介绍了 OpenCV 的基础知识和使用方法，适合初学者快速入门.
- Bilibili 视频教程：零基础入门【OpenCV4】！小白适用！55讲全！教授带你从零讲解OpenCV4图像处理！。这个视频教程共有 55 讲，从基础到实战，适合零基础的学习者.
- Bilibili 视频教程：OpenCV学习—OpenCV图像处理入门基础及计算机视觉项目上手实践【算法原理+项目实战】。这个视频教程共有 21 讲，包括图像处理基本操作、边缘检测等内容。