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OpenCV半小時掌握基本操作之圖像處理

概述

OpenCV 是一個跨平臺的計算機視覺庫, 支持多語言, 功能強大. 今天小白就帶大家一起攜手走進 OpenCV 的世界.

圖像處理

圖像處理是非常基礎(chǔ)和關(guān)鍵的, 今天就帶大家來一起了解一下圖像處理.

轉(zhuǎn)換圖像

cv.cvtColor可以幫助我們轉(zhuǎn)換圖片通道.

格式:

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

參數(shù):

src: 需要轉(zhuǎn)換的圖片
code: 顏色空間轉(zhuǎn)換碼
dst: 輸出圖像大小深度相同, 可選參數(shù)
desCn: 輸出圖像的顏色通道, 可選參數(shù)

轉(zhuǎn)換成灰度圖

RGB 到灰度圖轉(zhuǎn)換公式:

Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

例子:

# 讀取數(shù)據(jù)
img = cv2.imread("cat.jpg")

# 轉(zhuǎn)換成灰度圖
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 輸出維度
print(img_gray.shape)  # (554, 640)

# 展示圖像
cv2.imshow("img_gray", img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

HSV

HSV (Hue, Saturation, Value) 是根據(jù)顏色的直觀特性由 A.R. Smith 在 1978 年創(chuàng)建的一種顏色空間.

例子:

# 轉(zhuǎn)換成hsv
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 輸出維度
print(img_hsv.shape)  # (554, 640, 3)

# 展示圖像
cv2.imshow("img_hsv", img_hsv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

YUV

YUV 是一種顏色編碼的方法, 主要用在視頻, 圖形處理流水線中.

例子:

# 讀取數(shù)據(jù)
img = cv2.imread("cat.jpg")

# 轉(zhuǎn)換成hsv
img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)

# 輸出維度
print(img_yuv.shape)  # (554, 640, 3)

# 展示圖像
cv2.imshow("img_yuv", img_yuv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

二值化操作

格式:

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

參數(shù):

src: 需要轉(zhuǎn)換的圖
thresh: 閾值
maxval: 超過閾值所賦的值
type: 二值化操作類型

返回值:

ret: 輸入的閾值
dst: 處理好的圖片

原圖

Binary

大于閾值的設(shè)為 255, 低于或等于閾值的為 0.

例子:

# 讀取數(shù)據(jù)
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 二值化
ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh1", thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

Binary Inverse

與 Binary 相反.

例子:

# 讀取數(shù)據(jù)
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 二值化
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh2", thresh2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

Trunc

大于閾值的設(shè)為 255, 低于或等于閾值的不變.

例子:

# 讀取數(shù)據(jù)
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 截斷
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh3", thresh3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

Tozero

大于閾值部分不變, 否則設(shè)為 0.

代碼:

# 讀取數(shù)據(jù)
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# Tozero
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh4", thresh4)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

Tozero Inverse

與 Tozero 相反.

代碼:

# 讀取數(shù)據(jù)
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# Tozero
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh5", thresh5)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結(jié)果:

到此這篇關(guān)于OpenCV半小時掌握基本操作之圖像處理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV圖像處理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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