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人工智能基础 opencv

article 2024/12/24 11:38:14

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。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于各种领域，如图像处理、视频分析、对象检测、人脸识别、机器学习等。

环境安装：

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

在已有虚拟环境的情况下，打开命令符输入

进入你指定要安装的目录下，输入上面的下载命令。

1.显示窗口

在进行图片操作时，如果导入图片文件，切记不要把.py文件放在图片文件下。

cv2.namedWindow是 OpenCV 库中的一个函数，用于创建一个命名窗口，以便在该窗口中显示图像或进行其他图形操作。

格式：

cv2.namedWindow(winname, flags=None)

参数：

winname：通常是字符串类型，用于表示窗口的名称

flags：窗口的标志，用于设置窗口的行为。默认为cv2.WINDOW_AUTOSIZE。即允许调整窗口大小

若设置为cv2.WINDOW_AUTOSIZE: 窗口大小根据图像大小自动调整，不能手动调整。。

设置窗口的大小。

一个窗口显示的基本流程：

（1）读取图片：

函数名为imread，从括号内给定路径读取图片。

（2）创建窗口

（3）显示图像

函数名为imshow；

括号内两个image，一个为窗口名，一个为要显示的图片（前面已经定义过的函数，名字可以自定）

（4）等待按键

括号内的值若为0，即无限期等待，直到有按键时间发生。里面的值为毫秒

也有特殊的值，可以指定为几个特殊的ASCII 值，例如27为Esc键，特定的ASCLL值对应键盘上的键值。

（5）关闭窗口

创建一个空白图像

创建一个黑白图像

RGB 图像可以表示为一个三维矩阵，矩阵的维度为 (height, width, 3)，其中 height 是图像的高度，width 是图像的宽度，3 表示三个颜色通道。

2.保存图像

``cv2.imwrite` 是 OpenCV 库中的一个函数，用于将图像保存到文件中。这个函数在图像处理和计算机视觉任务中非常常用，特别是在需要将处理后的图像结果保存到磁盘时。

cv2.imwrite(filename, img[, params])

参数说明：

filename：为要保存的路径

img：为要保存的图片

3.图像切片

上图为试例。

先将x,y,w,h定义好，在用公式做裁剪；

x：坐标小于图片的宽度

y：坐标小于图片的高度

w：裁剪后的宽度

h：裁剪后的高度

cai_jian = img[y:y+h,x:w+x]#裁剪图片的标注公式

`img[y:y+h, x:x+w]` 提取的是从 `(x, y)` 开始，宽度为 `w`，高度为 `h` 的矩形区域。

4.改变图片大小

`cv2.resize` 是 OpenCV 库中的一个函数，用于调整图像的大小。

调整图片大小的作用：

1.方便OCR文字识别，像素超过OCR的阈值，识别不出来，需要图片大小调整
2.模型训练师，像素的大小也会影响模型训练的复杂度

cv2.resize(src, dsize, dst)

参数：

src：为要调整的图片名

deside：为调整后的图片大小

获取原图片大小：

用shape方法获取图片的数组，通过切片获得。

5.图像绘制

5.1 绘制圆形

cv2.circle(img, center, radius, color, thickness)

参数解释如下：

img：要绘制圆形的图像。

center：圆心的坐标。

radius：圆的半径。

color：圆的颜色，通常是一个表示BGR颜色的元组，例如(255, 0, 0)表示蓝色。

thickness：圆的边界线条的厚度，如果为负值或cv2.FILLED，表示填充整个圆。

需要先定义。

5.2 矩形绘制

 cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

参数：

`img`：要绘制矩形的图像。
`pt1`：矩形的一个顶点。

         pt2`：矩形对角线上的另一个顶点。
         `color`：矩形的颜色，通常是一个表示BGR颜色的元组，例如`(255, 0, 0)`表示蓝色。
         `thickness`：矩形边框的厚度，如果为负值或`cv2.FILLED`，表示填充整个矩形内部。

5.3 绘制文本

cv2.putText 是 OpenCV 库中的一个函数，用于在图像上添加文本。

cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]])

image = cv2.imread("images/car.png")

# 定义文本内容和位置
text = "hello world!"
# 文本的左下角位置
position = (50, 200)
# 设置字体类型
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
#字体大小
font_scale = 1
#字体颜色
font_color = (0, 255, 0)  
#字体线条的粗细
line_type = 2

# 在图像上绘制文本
cv2.putText(image, text, position, font, font_scale, font_color, line_type)
# 显示图像
cv2.imshow(' Text', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存图像（可选）
cv2.imwrite('output_image.png', image)

参数：

img (numpy.ndarray): 输入图像，通常是一个二维或三维的 NumPy 数组。
text (str): 要添加的文本字符串。
org (tuple): 文本的起始位置，是一个二元组 (x, y)，表示文本左下角的坐标。
fontFace

(int): 字体类型，常见的字体类型包括：
fontScale (float): 字体大小的比例因子。
color (tuple): 文本颜色，是一个三元组 (B, G, R)，表示蓝色、绿色和红色的值。
thickness (int, 可选): 文本线条的厚度，默认值为 1。
lineType

(int, 可选): 线条类型，常见的线条类型包括：
- cv2.LINE_4: 4 连通线
- cv2.LINE_8: 8 连通线
- cv2.LINE_AA: 抗锯齿线（默认值）

返回值

img (numpy.ndarray): 添加文本后的图像。

5.4 绘制直线

cv2.line(img, pt1, pt2, color, thickness lineType) -> img

参数：

img: 输出图像，即要在这张图上绘制直线的图像。通常是一个 NumPy 数组。
pt1: 直线的一个端点，是一个包含两个元素（x, y）的元组，代表该点的坐标。
pt2: 直线的另一个端点，也是一个包含两个元素（x, y）的元组，代表该点的坐标。
color: 直线的颜色，对于 BGR 图像，这应该是一个包含三个整数的元组，分别对应蓝色、绿色和红色的强度（例如 (255, 0, 0) 表示纯蓝色）。对于灰度图像，只需要一个整数值即可。
thickness: 可选参数，定义直线的宽度。默认值是 1。

cv2.line是在原图上操作的。

6.控制鼠标

`cv2.setMouseCallback` 是 OpenCV 提供的一个非常有用的函数，它允许用户定义一个回调函数，当鼠标事件发生时（如点击、释放、移动等），该回调函数会被调用。这在创建交互式应用程序时特别有用，比如图像标注工具、绘图程序等。

import cv2
#创建鼠标回调函数
def draw_test(event,x,y,flag,param):
    print(x,y)
img =  cv2.imread('images/car.png')
cv2.namedWindow('image')
#设置鼠标回调函数
cv2.setMouseCallback('image', draw_test)
cv2.imshow('image', img)
# 等待用户按键
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解释：

draw_test函数：

`event`: 鼠标事件类型，如 `cv2.EVENT_LBUTTONDOWN` 表示左键按下。

`x`, `y`: 鼠标事件发生时的坐标。

`flags`: 额外的标志位，通常不用。

`param`: 传递给回调函数的参数，通常不用。

表示鼠标按下：

event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

表示鼠标释放：

event ==cv2.EVENT_RBUTTONUP：

表示鼠标在图像上移动：

event ==cv2.EVENT_MOUSEMOVE:

循环操作，知道停止键。

while True:
    cv2.imshow('name',img)
    if cv2.waitKey(20) == 27:
        break

7.视频处理

`cv2.VideoCapture` 是 OpenCV 库中的一个类，用于从摄像头或视频文件中捕获视频帧。

方法：

read（）

用于从视频源中读取下一帧。它返回一个布尔值和图像帧。布尔值表示是否成功读取了帧，图像帧是一个 NumPy 数组。

release（）

用于释放视频捕获资源。在完成视频处理后，必须调用此方法来释放摄像头或视频文件。

isOpened()

用于检查视频捕获对象是否已经成功打开。

用于检查，返回故障，正常用不着。

get() 和 set()

用于获取和设置视频捕获属性。

获取视频的每一帧

# 获取帧宽
width = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

# 获取帧高
height = cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

# 获取帧率
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 设置帧宽
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)

# 设置帧高
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

cv2.VideoCapture():

标准用法：

解决中文乱码

1 .确保你已经安装了 `opencv-python` 和 `Pillow` 库。如果没有安装，可以通过 pip 安装：

注意:如果用的Anaconda ，是包含了这个库，可以不安装

```
pip install opencv-python pillow
```

2 .下载一个中文字体文件，常见的中文字体文件有 `simhei.ttf`、`simsun.ttc` 等。你可以从系统中找到这些字体文件，或者从互联网下载。

3 .定义 put_text 函数

导入包：

定义函数：

def put_text(image, text, position, font_path, font_size, color):
    # 将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像
    pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    
    # 创建一个可以在给定图像上绘图的对象
    draw = ImageDraw.Draw(pil_image)
    
    # 加载字体
    font = ImageFont.truetype(font_path, font_size)
    
    # 在图像上绘制文本
    draw.text(position, text, fill=color, font=font)
    
    # 将 PIL 图像转换回 OpenCV 图像
    image_with_text = cv2.cvtColor(np.array(pil_image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    return image_with_text

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http://www.kler.cn/a/375441.html