Py之cv2：cv2庫(OpenCV，opencv-python)的簡介、安裝、使用方法(常見函數、方法等)最強詳細攻略

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目錄

關于OpenCV簡介

OpenCV應用領域

1、計算機視覺領域方向

2、計算機操作底層技術

安裝OpenCV的的兩種方法

T1、使用whl文件法

T2、直接命令法 ?

T3、Anaconda 環境下安裝

OpenCV常見函數、方法

0、基本庫函數

1、圖像基本運算

2、Image.open 和cv2.imread 的區別及其轉換

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CV：計算機視覺圖像的基礎知識—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎(邊緣檢測算子+平滑+輪廓標注+形態學+金字塔+傅里葉變換)—代碼實現
CV：計算機視覺技術之圖像基礎知識(一)—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎—代碼實現(圖像顯示+加文本+變換+通道)—圖像基礎各種操作(函數及案例)
CV：計算機視覺技術之圖像基礎知識(二)—以python的skimage和numpy庫來了解計算機視覺圖像基礎(圖像存儲原理-模糊核-銳化核-邊緣檢測核，進階卷積神經網絡(CNN)的必備基礎)
CV：利用python的cv2庫實現圖像數據增強—隨機裁剪、隨機旋轉、隨機hsv變換、隨機gamma變換代碼實現

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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。

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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

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）。

?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。

各種動態數據結構：列表、隊列、集合、樹、圖等。?

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。?

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。?

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。

運動分析：光流、運動分割、跟蹤。?

目標識別：特征法、隱馬爾可夫模型：HMM。

基本的GUI：圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理、滾動條。?

圖像標注：線、二次曲線、多邊形、畫文字。

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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，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

T2、直接命令法 ?

pip install opencv-python ?

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最后，檢測安裝情況

哈哈，大功告成！

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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！

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20191128更新記錄

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OpenCV常見函數、方法

Welcome to OpenCV-Python Tutorials’s documentation!
CV：計算機視覺圖像的基礎知識—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎

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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

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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。

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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。

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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 numpypath = '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 numpyimg = 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()

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相關應用：CV：利用python的cv2庫實現圖像數據增強—隨機裁剪、隨機旋轉、隨機hsv變換、隨機gamma變換代碼實現

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參考文章
OpenCV之bitwise_and、bitwise_not等圖像基本運算及掩膜
模塊cv2的用法
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的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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