## 關于OpenCV簡介 ##

OpenCV是一個基于BSD許可(開源)發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。 OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。

在計算機視覺項目的開發中，OpenCV作為較大眾的開源庫，擁有了豐富的常用圖像處理函數庫，采用C/C++語言編寫，可以運行在Linux/Windows/Mac等操作系統上，能夠快速的實現一些圖像處理和識別的任務。此外，OpenCV還提供了Java、python、cuda等的使用接口、機器學習的基礎算法調用，從而使得圖像處理和圖像分析變得更加易于上手，讓開發人員更多的精力花在算法的設計上。

## OpenCV應用領域 ##

### 1、計算機視覺領域方向 ###

* 1、人機互動

* 2、物體識別

* 3、圖像分割

* 4、人臉識別

* 5、動作識別

* 6、運動跟蹤

* 7、機器人

* 8、運動分析

* 9、機器視覺

* 10、結構分析

* 11、汽車安全駕駛

### 2、計算機操作底層技術 ###

1. 圖像數據的操作：?分配、釋放、復制、設置和轉換。 圖像是視頻的輸入輸出I/O ，文件與攝像頭的輸入、圖像和視頻文件輸出)。

2. ?矩陣和向量的操作以及線性代數的算法程序：矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等。

3. 各種動態數據結構：列表、隊列、集合、樹、圖等。

4. 基本的數字圖像處理：濾波、邊緣檢測、角點檢測、采樣與差值、色彩轉換、形態操作、直方圖、圖像金字塔等。

5. 結構分析：連接部件、輪廓處理、距離變換、各自距計算、模板匹配、Hough變換、多邊形逼近、直線擬合、橢圓擬合、Delaunay 三角劃分等。

6. 攝像頭定標：發現與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩陣估計、立體對應。

7. 運動分析：光流、運動分割、跟蹤。

8. 目標識別：特征法、隱馬爾可夫模型：HMM。

9. 基本的GUI：圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理、滾動條。

10. 圖像標注：線、二次曲線、多邊形、畫文字。

## 安裝OpenCV的的兩種方法 ##

1、幾點注意事項：

* 安裝的時候是 opencv\_python，但在導入的時候采用 import cv2。

* 因為OpenCV依賴一些庫，可以在本博客中查找一些依賴庫的安裝方法，例如安裝Numpy方法等，本博客應有盡有！

### T1、使用whl文件法 ###

先去官網[https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/\#opencv][https_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs_opencv]，下載相應Python版本的OpenCV的whl文件，如本人下載的opencv\_python?3.4.1?cp36?cp36m?win\_amd64.whl，然后在whl文件所在目錄下，命令 進行安裝即可

pip install opencv\_python?3.4.1?cp36?cp36m?win\_amd64.whl

![70][]

![70 1][]

### T2、直接命令法 ? ###

pip install opencv-python

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最后，檢測安裝情況

![70 3][]

哈哈，大功告成！

### T3、Anaconda 環境下安裝 ###

pip install?opencv-python? ? ? //Anaconda 環境下安裝，先打開Anaconda Prompt，再輸入本命令進行安裝！

![20191219124852141.png][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly95dW55YW5pdS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

20191128更新記錄

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly95dW55YW5pdS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

## OpenCV常見函數、方法 ##

[Welcome to OpenCV-Python Tutorials’s documentation!][Welcome to OpenCV-Python Tutorials_s documentation]

### 0、基本庫函數 ###

**cv2.imread(filepath,flags)?**? ?\#讀入一張圖像

* filepath：要讀入圖片的完整路徑

* flags：讀入圖片的標志

* cv2.IMREAD\_COLOR：默認參數，讀入一副彩色圖片，忽略alpha通道

* cv2.IMREAD\_GRAYSCALE：讀入灰度圖片

* cv2.IMREAD\_UNCHANGED：顧名思義，讀入完整圖片，包括alpha通道

**cv2.imshow(wname,img)**? ? ?\#顯示圖像

* 第一個參數是顯示圖像的窗口的名字

* 第二個參數是要顯示的圖像(imread讀入的圖像)，窗口大小自動調整為圖片大小

cv2.imshow( 'image',img)

cv2.waitKey( 0) #等待鍵盤輸入，單位為毫秒，即等待指定的毫秒數看是否有鍵盤輸入，若在等待時間內按下任意鍵則返回按鍵的ASCII碼，程序繼續運行。

#若沒有按下任何鍵，超時后返回-1。參數為0表示無限等待。不調用waitKey的話，窗口會一閃而逝，看不到顯示的圖片。

cv2.destroyAllWindow() #銷毀所有窗口

cv2.destroyWindow(wname) #銷毀指定窗口

**cv2.imwrite(file，img，num)?** ***?***?\#保存一張圖像

* 第一個參數是要保存的文件名

* 第二個參數是要保存的圖像。可選的第三個參數，它針對特定的格式：對于JPEG，其表示的是圖像的質量，用0 - 100的整數表示，默認95。

* 第三個參數表示的是壓縮級別。默認為3.

**img.copy()**? ? \#圖像復制

**cv2.cvtColor()? ? ?** \#圖像顏色空間轉換

* **img2 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR\_RGB2GRAY)** ? \#灰度化：彩色圖像轉為灰度圖像

* **img3 = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR\_GRAY2RGB)** ? \#彩色化：灰度圖像轉為彩色圖像

* \# cv2.COLOR\_X2Y，其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS

**cv2.resize(image, image2,dsize)** ? ? \#圖像縮放：(輸入原始圖像，輸出新圖像，圖像的大小)

**cv2.flip(img,flipcode)?** ***??***? ? ? ? ? ? ? ? ? ?\#圖像翻轉，flipcode控制翻轉效果。

* flipcode = 0：沿x軸翻轉；flipcode > 0：沿y軸翻轉；flipcode < 0：x,y軸同時翻轉

**cv2.warpAffine**(img, M, (400, 600))? ? ? ?\#圖像仿射變換 ：平移；裁剪、剪切、旋轉、仿射變換，

M、M\_crop、M\_shear、M\_rotate

**cv2.putText(img,'text',(50,150) ?** \#圖像添加文字：(照片，添加的文字，左上角坐標，字體，字體大小，顏色，字體粗細)

cv2.putText(image, caption, (b[ 0], b[ 1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, ( 255, 0, 0), 1)

cv2.putText(I, 'there 0 error(s):',( 50, 150),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 6,( 0, 0, 255), 25)

**cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)?** ? \#畫出矩行：img原圖、(x，y)是矩陣的左上點坐標、(x+w，y+h)是矩陣的右下點坐標、(0,255,0)是畫線對應的rgb顏色、2是所畫的線的寬度。

**cv2.boundingRect(img) ?** ? ? ? ?\#返回圖像的四值屬性：img是一個二值圖，即是它的參數； 返回四個值，分別是x，y，w，h； x，y是矩陣左上點的坐標，w，h是矩陣的寬和高。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly95dW55YW5pdS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 1、圖像基本運算 ###

圖像的基本運算有很多種，比如兩幅圖像可以相加、相減、相乘、相除、位運算、平方根、對數、絕對值等；圖像也可以放大、縮小、旋轉，還可以截取其中的一部分作為ROI(感興趣區域)進行操作，各個顏色通道還可以分別提取及對各個顏色通道進行各種運算操作。

bitwise\_and、bitwise\_or、bitwise\_xor、bitwise\_not四個按位操作函數，是將基礎數學運算應用于圖像像素的處理中。

bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not這四個按位操作函數。

void bitwise_and(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray()); //dst = src1 & src2

void bitwise_or(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray()); //dst = src1 | src2

void bitwise_xor(InputArray src1, InputArray src2,OutputArray dst, InputArray mask=noArray()); //dst = src1 ^ src2

void bitwise_not(InputArray src, OutputArray dst,InputArray mask=noArray()); //dst = ~src

* ***bitwise\_and()***：是對二進制數據進行“與”操作，即對圖像(灰度圖像或彩色圖像均可)每個像素值進行二進制“與”操作，1&1=1，1&0=0，0&1=0，0&0=0

* ***bitwise\_or()***：是對二進制數據進行“或”操作，即對圖像(灰度圖像或彩色圖像均可)每個像素值進行二進制“或”操作，1|1=1，1|0=0，0|1=0，0|0=0

* ***bitwise\_xor()***：是對二進制數據進行“異或”操作，即對圖像(灰度圖像或彩色圖像均可)每個像素值進行二進制“異或”操作，1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0

* ***bitwise\_not()***：是對二進制數據進行“非”操作，即對圖像(灰度圖像或彩色圖像均可)每個像素值進行二進制“非”操作，~1=0，~0=1

### 2、Image.open 和cv2.imread 的區別及其轉換 ###

Image.open?打開來的圖像格式，cv2.imread? 讀出來是像素格式。

# 1、PIL.Image轉換成OpenCV格式：

import cv2

from PIL import Image

import numpy

path = 'F:/File_Python/Resources/face_images/LZT01.jpg'

img = Image.open(path).convert( "RGB") #.convert("RGB")可不要，默認打開就是RGB

img.show()

#轉opencv

#img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)

img = cv2.cvtColor(np.array(img),cv2.COLOR_RGB2BGR)

cv2.imshow( "OpenCV",img)

cv2.waitKey()

# 2、OpenCV轉換成PIL.Image格式

import cv2

from PIL import Image

import numpy

img = cv2.imread( 'F:/File_Python/Resources/face_images/LZT01.jpg') # opencv打開的是BRG

cv2.imshow( "OpenCV",img)

image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))

image.show()

cv2.waitKey()

[https_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs_opencv]: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv

[70]: /images/1611458276687.png

[70 1]: /images/1611458251935.png

[70 2]: /images/1611458221995.png

[70 3]: /images/1611458198271.png

[20191219124852141.png]: /images/1611458172026.png

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly95dW55YW5pdS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/1611458149151.png

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly95dW55YW5pdS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/1611458101553.png

[Welcome to OpenCV-Python Tutorials_s documentation]: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/index.html

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly95dW55YW5pdS5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/1611457947545.png

總結

以上是生活随笔為你收集整理的c语言opencv所用库函数,Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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