openCV学习--安装相应的包和体验opencv

安装：

安装命令                                检查是否安装成功命令
pip install opencv-python      import cv2
pip install tensorflow             import tensorflow
pip install keras                    import keras  

注：
tensorflow 目前不支持3.7          (19.10.5) 

计算机视觉基础：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

OpenCV 图像处理：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图片
image = cv2.imread("d:/images/image.jpg")
print("图片的宽度 width {} pixels".format(image.shape[1]))
print("图片的高度 height {} pixels".format(image.shape[0]))
print("图片的通道数 num {}".format(image.shape[2])) #因为是彩色图片所以是3通道

#下面用plt 显示图片
if 0:
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off') #关闭坐标轴
    plt.show()
if 0:
    # 注：此时图片显示是和原图不一样的，因为
    #opencv 处理的时候是按 bgr   来处理的，而图片一般都是rgb
    #可以通过如下代码解决
    pass
new_image =cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)  #将bgr格式 换成我们通常的rgb格式

plt.imshow(new_image)
plt.axis('off') #关闭坐标轴
plt.show()

cv2.imwrite("d:/images/new_image.png",image) #保存image 此时和原图一样
cv2.imwrite("d:/images/new_image.png",new_image) #保存image 此时和原图不一样

#注意：读入和写入 opencv 都是按照bgr 的方式，而图片本身是rgb  格式的。

 

OpenCV 图像处理过程中RGB转化的理解：

 

总结：在OpenCV处理的过程中操作的数组的三个值分别为 B G R ， 处理过程显示是按 R G  B 显示的.

 

 

操作图像的像素值 ，以及分割图片：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

#读入图片
image = cv2.imread("d:/images/image.jpg")
(h,w,c) = image.shape  #height width count

#读取图片中任意一点的像素值
(b,g,r) = image[0,0]   #
# print(image[0,0])

#修改像素的值
if 0:
    for i in range(100):
        for j in range(100):
            image[i,j] = (0,0,255)

    plt.imshow(image)  #虽然此时显示的图片左上角变为了 蓝色，但是实际图片仍然是红色
    plt.show()


    cv2.imwrite("d:/images/new_image02.png",image)

#读取图片左上角的部分
cx ,cy = (w//2,h//2)
def show(image):
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()
if 0:
    lf_top = image[:cy,:cx]
    lf_btm = image[cy:,:cx]
    rt_top = image[:cy,cx:]
    rt_btm = image[cy:,cx:]
    show(lf_top)
    show(lf_btm)
    show(rt_top)
    show(rt_btm)
    pass

#修改左上部分为 红色！
if 1:
    image[:cy,:cx] =(0,0,255)  #修改的是r
    show(image)
    cv2.imwrite("d:/images/new_image_03.jpg",image)

 

 

openCV 处理图片框架：（此时图片显示完全一致）

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def show(image):
    '''
        显示图片
    '''
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off') #隐藏坐标轴
    plt.show()
    pass

def imread(path):
    image = cv2.imread(path)
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)#将bgr转为rgb
    return image
    pass
def imwrite(path,image):
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imwrite(path,image)

image = imread("d:/images/image.jpg")
h,w,c = image.shape
cx,cy = (w//2,h//2)
image[:cy,:cx] = [0,0,255]
show(image)
imwrite("d:/images/new_02.png",image)

 

 

图片的平移（Translation）：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def show(image):
    '''
        显示图片
    '''
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off') #隐藏坐标轴
    plt.show()
    pass

def imread(path):
    image = cv2.imread(path)
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)#将bgr转为rgb
    return image
    pass
def imwrite(path,image):
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imwrite(path,image)

image = imread("d:/images/image.jpg")
M = np.float32([[1,0,250],[0,1,500]]) #水平250 垂直500
# print(M)
#平移图片
shifted = cv2.warpAffine(image,M,(image.shape[1],image.shape[0]))
show(shifted)

 

图片的旋转（Rotation)：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def show(image):
    '''
        显示图片
    '''
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off') #隐藏坐标轴
    plt.show()
    pass

def imread(path):
    image = cv2.imread(path)
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)#将bgr转为rgb
    return image
    pass
def imwrite(path,image):
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imwrite(path,image)

image = imread("d:/images/image.jpg")
h,w = image.shape[:2]
cx,cy = w//2,h//2

#旋转图片(可以进行缩放)
# getRotationMatrix2D 参数：旋转中心，角度（默认逆时针），缩放因子
M = cv2.getRotationMatrix2D((cx,cy),45,1)

rotated = cv2.warpAffine(image,M,(w,h))
show(rotated)

 

图片的resize：

from imutils import *   #这是封装到一个模块imutils
"""
imutils 中的内容 ：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def show(image):
    '''
        显示图片
    '''
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off') #隐藏坐标轴
    plt.show()

def imread(path):
    image = cv2.imread(path)
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)#将bgr转为rgb
    return image


def imwrite(path,image):
    image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2BGR)
    cv2.imwrite(path,image)
"""

image = imread("d:/images/image.jpg")
show(image)
print(image.shape)

width = 150
height = 150
new_iamge = cv2.resize(image,(width,height))
show(new_iamge)