OpenCV半小时掌握基本操作之图像处理

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-03 来源:互联网
目录
  • 概述
  • 图像处理
  • 转换图像
  • 转换成灰度图
  • HSV
  • YUV
  • 二值化操作
  • 原图
  • Binary
  • Binary Inverse
  • Trunc
  • Tozero
  • Tozero Inverse

【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.

在这里插入图片描述

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.

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

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:

在这里插入图片描述

到此这篇关于OpenCV半小时掌握基本操作之图像处理的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像处理内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

【文章来自：http://www.yidunidc.com/gfcdn.html 欢迎留下您的宝贵建议】
更多阅读