opencv入门指南和实 ***

opencv入门指南和实 ***

一、安装

• 在pycharm里只需执行一句命令。

pip install opencv-python

二、OpenCV函数：cv2.imread(), cv2.imshow(), cv2.imwrite()
1、读取图片
cv2.imread(filepath,flags)
他有两个参数：一个是要读入图片的完整路径，一个是读入方式（默认值为1）。
读入方式有三种：
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道(1)
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片(0)
cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道(-1)

import cv2
img = cv2.imread(‘dot.jpg’,cv2.IMREAD_COLOR)

2、显示图片
cv2.imshow(wname,img)
第一个参数是显示图像的窗口的名字，第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小。

cv2.imshow(‘显示图’,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#dv2.destroyWindow(wname)

cv2.waitKey顾名思义等待键盘输入，单位为毫秒，即等待指定的毫秒数看键则返回按键的ASCII码，程序继续运行。若没有按下任何键，超时后返回-1。参数为0表示无限等待。不调用waitKey的话，窗口会一闪而逝，看不到显示的图片。
cv2.destroyAllWindow()销毁所有窗口
cv2.destroyWindow(wname)销毁指定窗口

3、保存图片
cv2.imwrite(file，img，num)
第一个参数是要保存的文件路径，第二个参数是要保存的图像。可选的第三个参数，它针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0 - 100的整数表示，默认95;对于png ,第三个参数表示的是压缩级别。默认为3.
cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为 long ,必须转换成 int
cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 从0到9 压缩级别越高图像越小。

cv2.imwrite(‘1.png’,img, [int( cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 95])
cv2.imwrite(‘1.png’,img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9])

三、二值化（阈值分割）

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

• 参数1：要处理的原图，一般是灰度图
• 参数2：设定的阈值
• 参数3：对于THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV阈值方法所选用的最大阈值，一般为255
• 参数4：阈值的方式，表示的是这里划分的时候使用的是什么类型的算法**，常用值为0（cv2.THRESH_BINARY）

ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

效果如下：

cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C, dst=None)
自适应阈值会每次取图片的一小部分计算阈值，这样图片不同区域的阈值就不尽相同。

• 参数1：要处理的原图
• 参数2：最大阈值，一般为255
• 参数3：小区域阈值的计算方式
  • ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：小区域内取均值
  • ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：小区域内加权求和，权重是个高斯核
• 参数4：阈值方法，只能使用THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV，具体见前面所讲的阈值方法
• 参数5：小区域的面积，如11就是11*11的小块
• 参数6：最终阈值等于小区域计算出的阈值再减去此值
• 参数7: 输出图像，可以忽略

th2 = cv2.adaptiveThreshold(img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 7)

效果如下：

四、滤波

• 模糊/平滑图片来消除图片噪声
• OpenCV函数：cv2.blur(), cv2.medianBlur()
• cv2.blur()
  均值滤波是一种最简单的滤波处理，它取的是卷积核区域内元素的均值，用cv2.blur()实现
  cv2.medianBlur(img,3)
  中值是所有数排序后取中间的值。中值滤波就是用区域内的中值来代替本像素值，所以那种孤立的斑点，如0或255很容易消除掉，适用于去除椒盐噪声和斑点噪声。
  
  五、融合图片

cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma, dst=None, dtype=None)
src1, src2：需要融合相加的两副大小和通道数相等的图像
alpha：src1的权重
beta：src2的权重
gamma：gamma修正系数，不需要修正设置为0
dst：可选参数，输出结果保存的变量，默认值为None
dtype：可选参数，输出图像数组的深度，即图像单个像素值的位数（如RGB用三个字节表示，则为24位），选默认值None表示与源图像保持一致。

cv2.addWeighted(img1, 0.9, img2, 0.4, 0)

六、图像处理
窗口大小保持比例：

cv2.namedWindow(‘test’,cv2.WINDOW_KEEPRATIO)

显示色彩变成暗色

cv2.namedWindow(‘test’, cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)

窗口大小不可以改变：

cv2.namedWindow(“test”, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)