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OpenCV：Python计算机视觉库详解

article 2024/11/17 11:40:13

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的编程功能，包括但不限于图像处理、视频分析、对象检测、图像分割、机器学习等。OpenCV在Python中通过cv2模块提供接口，使得Python开发者能够轻松地进行复杂的图像处理和计算机视觉任务。

OpenCV的主要特点

跨平台：支持Windows、Linux和Mac OS。
多功能：提供超过2500个优化的算法。
实时处理：支持实时图像处理和视频流。
可扩展：可以与其他编程语言和库集成。

常用OpenCV函数及其参数

`cv2.imread()`

读取图像文件。

filename: 图像文件的路径。
flags: 读取图像的方式，如cv2.IMREAD_COLOR、cv2.IMREAD_GRAYSCALE等。

`cv2.imwrite()`

写入图像文件。

filename: 保存图像的文件路径。
img: 要保存的图像对象。

`cv2.imshow()`

显示图像窗口。

winname: 窗口名称。
img: 要显示的图像对象。

`cv2.waitKey()`

等待键盘输入。

delay: 等待时间（毫秒）。

`cv2.destroyAllWindows()`

销毁所有HighGUI窗口。

`cv2.VideoCapture()`

创建视频捕获对象。

device: 视频设备索引或视频文件路径。

`cv2.VideoWriter()`

创建视频写入对象。

filename: 输出视频文件路径。
fourcc: 视频编码器。
fps: 视频帧率。
frameSize: 视频帧大小。

`cv2.resize()`

调整图像大小。

img: 原始图像。
dsize: 新的图像大小。
fx, fy: 缩放比例。

`cv2.cvtColor()`

转换图像颜色空间。

src: 原始图像。
code: 颜色空间转换代码，如cv2.COLOR_BGR2GRAY。

`cv2.GaussianBlur()`

应用高斯模糊。

src: 输入图像。
ksize: 高斯核大小。
sigmaX: 高斯核在X方向上的标准差。

`cv2.Canny()`

进行Canny边缘检测。

image: 输入图像。
threshold1: 低阈值。
threshold2: 高阈值。

`cv2.findContours()`

查找轮廓。

image: 输入图像。
mode: 轮廓检索模式。
method: 轮廓近似方法。

实例

以下是一个使用OpenCV进行简单图像处理的示例：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用高斯模糊
blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blurred_image, 50, 150)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.imshow('Edges', edges)

# 等待键盘输入
cv2.waitKey(0)

# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用cv2.imread()函数读取一张图像，然后使用cv2.cvtColor()将其转换为灰度图像。接着，我们使用cv2.GaussianBlur()对图像应用高斯模糊，最后使用cv2.Canny()进行Canny边缘检测。我们使用cv2.imshow()显示原始图像、灰度图像、模糊图像和边缘检测结果，并使用cv2.waitKey(0)等待用户按键，最后使用cv2.destroyAllWindows()销毁所有窗口。