opencv-python 常用例程

讀圖,寫(xiě)圖,展示圖

import cv2
img = cv2.imread("heart.jpg")  # 通道順序(B,G,R)
cv2.imshow("heart", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("output.jpg", img)

# 若為RGBA圖片
img = cv2.imread("test.jpg", -1)  # 通道順序(B,G,R,A)
cv2.imwrite("output.png", img) # 需保存為png格式才能保留alpha通道

# 插曲:檢測(cè)文件夾是否存在,若不存在則新建一個(gè)
if not os.path.exists(outputpath):
    os.makedirs(outputpath)

讀視頻,并顯示

cap = cv2.VideoCapture("V03_1.avi")

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('image', frame)
    if cv2.waitKey(33) == ord('q'):  # q鍵退出
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

視頻切幀

"""將視頻讀入,然后每一幀存為一張圖片"""
inputpath = "./video/IMG_2760.MOV"
outputpath = "./videoframe/"

cap = cv2.VideoCapture(inputpath)

if not os.path.exists(outputpath):
os.makedirs(outputpath)

num = 1
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    filename = "frame" + str(num) + ".jpg"
    cv2.imwrite(os.path.join(outputpath, filename), frame)
    num += 1

cap.release()

BGR轉(zhuǎn)RGB

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

畫(huà)線,畫(huà)框

red = (0, 0, 255)
greem = (0, 255, 0)
cv2.line(img, (20, 20), (100, 100), red)  # 在img圖像的坐標(biāo)(20, 20)和(100, 100)之間畫(huà)一條紅線
cv2.line(img, (20, 20), (100, 100), red, 4)  # 最后一個(gè)參數(shù)設(shè)置線的粗細(xì)
cv2.rectangle(img, (10, 10), (60, 60), green)  # 在以img圖像(10, 10)和(60, 60)為左上和右下畫(huà)矩形

截取圖片

roi = img[308:540, 38:216]
cv2.imwrite("object.jpg", roi)

分離色彩通道

BGRImg = cv2.imread(ImgPath)
B = BGRImg[:, :, 0]
G = BGRImg[:, :, 1]
R = BGRImg[:, :, 2]

# or
BGRImg = cv2.imread(ImgPath)
B, G, R = cv2.split(BGRImg)

# 注意,cv2.split的速度比直接索引要慢,但cv2.split返回的是拷貝,直接索引返回的是引用(改變B就會(huì)改變BGRImg)

畫(huà)多邊形

Pts = np.array([[38, 308], [216, 308], [216, 540], [38, 540]], np.int32)
Pts = Pts.reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(img, [Pts], True, (0, 255, 255), 3)

圖片變換

Resize
object_img = cv2.resize(object_img, target_shape)
旋轉(zhuǎn)

1 使用warAffine函數(shù),優(yōu)點(diǎn)是可選角度多,缺點(diǎn)是會(huì)被截取

(h, w) = object_img.shape[:2]
center = (w/2, h/2)
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 45, 1)
rotated = cv2.warpAffine(object_img, M, (w, h))
cv2.imshow("Rotated by 45 Degrees", rotated)

2 使用rotate函數(shù),優(yōu)點(diǎn)是圖片不會(huì)被截取,缺點(diǎn)是只能旋轉(zhuǎn)90°的倍數(shù)

rotated = cv2.rotate(img, 0) # 旋轉(zhuǎn)90°
rotated = cv2.rotate(img, 1) # 旋轉(zhuǎn)180°
rotated = cv2.rotate(img, 2) # 旋轉(zhuǎn)270°
仿射變換
rows, cols, ch = img.shape
pts1 = np.float32([[0, 0], [cols - 1, 0], [0, rows - 1]])
pts2 = np.float32([[cols * 0.2, rows * 0.1], [cols * 0.9, rows * 0.2], [cols * 0.1, rows * 0.9]])

M = cv2.getAffineTransform(pts1, pts2)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

opencv進(jìn)行任意仿射變換的方法是先找三個(gè)點(diǎn),分別給出這三個(gè)點(diǎn)進(jìn)行變換前的坐標(biāo)與變換后的坐標(biāo)。

然后是用cv2.getAffineTransform函數(shù)進(jìn)行變換矩陣的計(jì)算
再使用cv2.warpAffine函數(shù)來(lái)進(jìn)行仿射變換

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