OpenCV图像处理 OpenCV半小时掌握基本操作之图像处理
我是小白呀 人气:0想了解OpenCV半小时掌握基本操作之图像处理的相关内容吗,我是小白呀在本文为您仔细讲解OpenCV图像处理的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:OpenCV图像处理,python图像处理,下面大家一起来学习吧。
【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️图像处理
概述
OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.
图像处理
图像处理是非常基础和关键的, 今天就带大家来一起了解一下图像处理.
转换图像
cv.cvtColor
可以帮助我们转换图片通道.
格式:
cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])
参数:
- src: 需要转换的图片
- code: 颜色空间转换码
- dst: 输出图像大小深度相同, 可选参数
- desCn: 输出图像的颜色通道, 可选参数
转换成灰度图
RGB 到灰度图转换公式:
Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
例子:
# 读取数据 img = cv2.imread("cat.jpg") # 转换成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 输出维度 print(img_gray.shape) # (554, 640) # 展示图像 cv2.imshow("img_gray", img_gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
HSV
HSV (Hue, Saturation, Value) 是根据颜色的直观特性由 A.R. Smith 在 1978 年创建的一种颜色空间.
例子:
# 转换成hsv img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 输出维度 print(img_hsv.shape) # (554, 640, 3) # 展示图像 cv2.imshow("img_hsv", img_hsv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
YUV
YUV 是一种颜色编码的方法, 主要用在视频, 图形处理流水线中.
例子:
# 读取数据 img = cv2.imread("cat.jpg") # 转换成hsv img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV) # 输出维度 print(img_yuv.shape) # (554, 640, 3) # 展示图像 cv2.imshow("img_yuv", img_yuv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
二值化操作
格式:
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
参数:
- src: 需要转换的图
- thresh: 阈值
- maxval: 超过阈值所赋的值
- type: 二值化操作类型
返回值:
- ret: 输入的阈值
- dst: 处理好的图片
原图
Binary
大于阈值的设为 255, 低于或等于阈值的为 0.
例子:
# 读取数据 img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg") # 二值化 ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 图片展示 cv2.imshow("thresh1", thresh1) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
Binary Inverse
与 Binary 相反.
例子:
# 读取数据 img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg") # 二值化 ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 图片展示 cv2.imshow("thresh2", thresh2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
Trunc
大于阈值的设为 255, 低于或等于阈值的不变.
例子:
# 读取数据 img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg") # 截断 ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC) # 图片展示 cv2.imshow("thresh3", thresh3) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
Tozero
大于阈值部分不变, 否则设为 0.
代码:
# 读取数据 img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg") # Tozero ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO) # 图片展示 cv2.imshow("thresh4", thresh4) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
Tozero Inverse
与 Tozero 相反.
代码:
# 读取数据 img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg") # Tozero ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV) # 图片展示 cv2.imshow("thresh5", thresh5) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
输出结果:
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