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如何使用Python+OpenCV實現(xiàn)基本的圖像處理

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　　小編寫這篇文章的主要目的，還是來給大家講解關于Python的一些實例，比如會涉及到一些機器學習的內容，比如去處理基本的圖像，那么，它的一個操作步驟是什么呢？下面小編給大家做出一個詳細解答。


　　今天小編給大家分析python中，關于機器學習的一些具體實例，如果我們來處理圖像的話，那么，都會用到opencv這個技術模塊。該模塊的組成，大致分為一下幾種類型。


　　物體識別：通過視覺以及內部存儲來進行物體的判斷


　　圖像分割


　　人臉識別


　　汽車安全駕駛


　　人機交互


　　等等


　　當然這次小編并不打算將這么高深的內容，今天就從最基本的opencv模塊在圖像的基本操作上說起


　　模塊的安裝


　　模塊的安裝我們通過都是通過pip命令來進行的


　　pip install opencv-python
　　pip install opencv-contrib-python


　　圖片的各種操作


　　學過線性數學的話，我們對懟矩陣就不會有陌生的感覺。圖像在本質來說，就是由一個一個的矩陣組成的，灰度圖像是一個普通的矩陣，而彩色圖像就是一個多維矩陣，我們對于圖像的操作可以自然地轉換成是對矩陣的操作


　　讀取圖像


　　首先我們先來讀取圖像，調用的是cv2.imread()方法，它的語法格式如下

　　cv2.imread(filename,flag=1)


　　其中的flag參數是用來設置讀取圖像的格式，默認的是1，表示為按照RGB三通道的格式來進行讀取，如果設置成0，則表示以灰度圖單通道的方式來進行讀取，


　　import cv2
　　import numpy as np
　　img=cv2.imread('1.jpg',0)


　　展示圖像

　　cv2.imshow(name,img)


　　其參數解釋分別如下：


　　name:表示的是展示窗口的名字


　　img:圖片的矩陣形式


　　我們嘗試將上面讀取的圖片展示出來，代碼如下


　　cv2.imshow("grey_img",img)
　　##如果使用了cv2.imshow()函數，下面一定要跟著一個摧毀窗口的函數
　　cv2.destroyAllWindows()


　　當我們運行了上述的代碼之后，可以發(fā)現(xiàn)在一瞬間當中圖片彈了出來，但是還沒有等我們看清楚圖片的樣子之后就直接關閉了，原因在于cv2.imshow()函數方法并沒有延時的作用，我們添加一個延時的函數，代碼如下


　　import cv2
　　import numpy as np
　　img=cv2.imread('1.jpg')
　　cv2.imshow("grey_img",img)
　　cv2.waitKey(0)
　　cv2.destroyAllWindows()

　　output

01.png

　　圖片保存


　　最后我們將圖片保存下來，這里用到的函數是cv2.imwrite()，它的語法格式如下

　　cv2.imwrite(imgname,img)


　　其參數解釋分別如下：


　　imgname:要保存的圖片的名字


　　img:圖片的矩陣形式


　　示例代碼如下


　　import cv2
　　import numpy as np
　　img=cv2.imread('1.jpg')
　　cv2.imshow("grey_img",img)
　　cv2.waitKey(0)
　　cv2.imwrite('1.png',img)
　　cv2.destroyAllWindows()


　　圖片的各種屬性


　　有時候我們想要知道圖片的像素大小，而圖片的本質是矩陣，例如一張1024像素*960像素的圖片，就意味著在矩陣當中的行數就是960行，列數是1024列，在opencv模塊當中調用的shape()函數方法，代碼如下


　　import cv2
　　img=cv2.imread('1.jpg')
　　print(img.shape[0])#行數
　　print(img.shape[1])#列數
　　print(img.shape[2])#通道數


　　output


　　308


　　340


　　3


　　可以看到該圖片的像素是340*380，通道數是3，而針對灰度圖像而言，我們來看一下圖片的屬性，代碼如下


　　img=cv2.imread('1_grey.png',0)
　　print(img.shape)


　　output


　　(308,340)


　　可以看到對于灰度圖像而言，我們就沒有看到通道數，只有行數和列數


　　圖像的基本操作


　　最后我們來對圖像進行一些基本操作，無非就是改變當中的一些像素值，我們導入一張空白的圖片，通過修改當中的像素值來往里面添加一個黑點，代碼如下


　　import cv2
　　import numpy as np

　　img=cv2.imread('2.jpg')


　　(x,y,z)=img.shape


　　for i in range(-10,10):


　　for j in range(-10,10):


　　#圖片的正中心的位置來改變像素值，


　　img[int(x/2)+i,int(y/2)+j]=(0,0,0)


　　cv2.imshow("img",img)


　　cv2.waitKey(0)


　　cv2.destroyAllWindows()


　　output

02.png

　　綜上所述，關于python+opencv就為大家介紹到這里了，希望能給帶來更多的幫助。

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