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opencv-python圖像處理常用方法整理(一)

封面圖片由PexelsPixabay上發布,本人添加了 OpenCV 的 Logo 融合而成

在完成畢業設計後我再也沒有碰過圖像處理相關的東西,進入公司後也是作為前端開發學習和工作(於是乎才有了 Vue 的學習筆記),但是當我再開始做圖像處理相關的事情時,我發現自己全然忘卻了怎麼調用函數,於是乎決定整理一份。

本人習慣import cv2 as cv,所以下面的調用均以 cv 為準,格式中 dst 為目標圖像的 mat 對象,src 為原始圖像的 mat 對象(就是用 imread 讀進去的那個)

獲取圖片的尺寸#

print 一下 src.shape,可以發現結果為(高度,寬度,通道數),那麼獲取圖片的高度和寬度可以使用以下語句實現:

圖像縮放函數 resize ()#

常用函數格式:

其中 dsize 為類似於(int(source_width / 2), int(source_height / 2))形式的元組,代表了圖片的放縮倍率,例子中是保持長寬比放縮了一半,參數可調。

圖像顏色轉換函數 cvtColor ()#

常用函數格式:

其中 colorCode 部分在庫中有對應代碼,例如cv.COLOR_RGB2GRAY這樣子的。

該函數常用於灰度化等。

圖像降噪常用方法高斯模糊 GaussianBlur ()#

常用函數格式:

ksize 為卷積核的大小,只能為正奇數元組,例如 (3, 3)、(5, 5) 這樣子,通俗來講就是鄰域大小,對某個像素點周圍多少像素在內的區域做處理,ksize 越大得到的越模糊。

sigmaX 實際上是σX,指的是在圖像 X 向的標準差,為必要參數,如果未指定σY,則根據 X 的來設定

圖像二值化函數 threshold ()#

常用函數格式:

其中 thresh 為閾值,maxval 為被設置的最大值,僅當 type 為cv.THRESH_BINARYcv.THRESH_BINARY_INV時生效

type 為二值化方法,在庫中有對應值,如下所示:

cv.THRESH_BINARY:當前點大於 thresh 時設置為 maxval 的值,否則為 0。

cv.THRESH_BINARY_INV:當前點值大於閾值時,設置為 0,否則設置為 Maxval

THRESH_TRUNC:當前點值大於閾值時,設置為閾值,否則不改變

THRESH_TOZERO:當前點值大於閾值時,不改變,否則設置為 0

THRESH_TOZERO_INV:當前點值大於閾值時,設置為 0,否則不改變

Canny 算子邊緣檢測 Canny ()#

常用函數格式:

其中,像素值低於 thresh1 的會認為不是邊緣,像素值高於 thresh2 的會認為是邊緣,像素值為兩個閾值之間的像素點若與被認為是邊緣的像素點相鄰,則也被認為是邊緣。

輪廓檢測 findContours () 與輪廓繪製 drawContours ()#

常用函數格式:

在 findContours 中,mode 為輪廓檢索方式,例如cv.RETR_TREE可以完全建立輪廓層級關係,method 為輪廓表示方式,例如cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE就是以盡量少的像素點表示輪廓。

在 drawContours 中,contours 就是上一步檢測出的輪廓,contoursIdx 指繪製的輪廓編號,若為 - 1 則是繪製所有的輪廓,color 指顏色,可以用類似 (255, 0, 0) 這樣的格式表示一個 RGB 顏色,thickness 指輪廓線的寬度,是一個非必需參數。

通常來講對邊緣檢測之後的圖進行輪廓檢測,得到的輪廓效果一般很好。

霍夫變換 HoughLines ()#

常用函數格式:

輸出為一組檢測到的直線,rho 為以像素為單位的距離精度,theta 為以弧度為單位的角度精度,這裡使用了極座標來表示直線,thresh 為閾值。在實際使用時若無特殊情況則一般為 1, np.pi/ 180, 0

該函數用於直線檢測,應用場景為求角度進行旋正,例如以下代碼用於旋轉直線斜率對應的角度:

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