安装
pip install opencv-python
CV2实践所用到的图片
bug.png
1、简单读写
import cv2 # 读入图像 img = cv2.imread("source/bug.png") # 显示图像 cv2.imshow("bug", img) cv2.waitKey(0) # 单位毫秒 cv2.destroyWindow("bug") # 复制图像 new_img = img.copy() # 保存图像 cv2.imwrite("bug-new.png", new_img)
显示如下：
2、图片翻转
im = cv2.imread("source/bug.png") new_img = cv2.flip(im, flipCode=0) cv2.imwrite("source/bug-flip-0.png", new_img)
Vertical垂直翻转（沿X轴）flipCode=0
原图：
翻转图：
Horizontal水平翻转（沿Y轴）flipCode=1
horizontal and vertical 水平和垂直翻转（沿中心点）flipCode=-1
3、色彩变换
彩色图像转为灰度图像?
im = cv2.imread("source/bug.png") new_img = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_RGB2GRAY) cv2.imwrite("source/bug-gray.png", new_img)
cv2.COLOR_X2Y
其中X,Y = RGB, BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS
4、给图片加文本
- 加英文字符
img = cv2.imread("source/bug.png", cv2.IMREAD_COLOR) # 图片对象、文本、像素、字体、字体大小、颜色、字体粗细 new_img = cv2.putText( img=img, text="OOXX", org=(60, 50), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, color=(255, 0, 0), thickness=2 ) cv2.imwrite("source/bug-text.png", new_img)
- 添加中文字符
opencv自带的putText函数无法输出中文字符，需要借助Pillow
安装
pip install pillow numpy
代码示例
import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont # 1、将cv2转为PIL img = cv2.imread("source/bug.png") # cv2和PIL中颜色的hex码的储存顺序不同 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) pil_img = Image.fromarray(img) # 2、PIL图片上打印中文 draw = ImageDraw.Draw(pil_img) font = ImageFont.truetype(font="华文黑体.ttf", size=20, encoding="utf-8") draw.text(xy=(50, 20), text="爱我中华", fill=(0, 0, 255), font=font) # 3、PIL图片转cv2 new_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imwrite("source/bug-text.png", new_img)
Mac本字体路径，选一个已有的字体
1、/System/Library/Fonts
2、/Library/Fonts
参考：
5、绘图
import numpy as np import cv2 # 常用颜色值 RED = (0, 0, 255) GREEN = (0, 255, 0) BLUE = (255, 0, 0) np.set_printoptions(threshold='nan') # 创建一个宽512高512的黑色画布，RGB(0,0,0)即黑色 img = np.zeros(shape=(512, 512, 3), dtype=np.uint8) # 画直线,图片对象，起始坐标(x轴,y轴)，结束坐标，颜色，宽度 cv2.line( img=img, pt1=(0, 0), pt2=(311, 511), color=BLUE, thickness=10 ) # 画矩形，图片对象，左上角坐标，右下角坐标，颜色，宽度 cv2.rectangle( img=img, pt1=(30, 166), pt2=(130, 266), color=GREEN, thickness=3 ) # 画圆形，图片对象，中心点坐标，半径大小，颜色，宽度 cv2.circle( img=img, center=(222, 222), radius=50, color=(255.111, 111), thickness=-1 ) # 画椭圆形，图片对象，中心点坐标，长短轴，顺时针旋转度数，开始角度(右长轴表0度，上短轴表270度)，颜色，宽度 cv2.ellipse( img=img, center=(333, 333), axes=(50, 20), angle=0, startAngle=0, endAngle=150, color=RED, thickness=-1 ) # 画多边形，指定各个点坐标,array必须是int32类型 pts = np.array( [[10, 5], [20, 30], [70, 20], [50, 10]], dtype=np.int32 ) # -1表示该纬度靠后面的纬度自动计算出来，实际上是4 pts = pts.reshape((-1, 1, 2,)) # print(pts) # 画多条线，False表不闭合，True表示闭合，闭合即多边形 cv2.polylines( img=img, pts=[pts], isClosed=True, color=(255, 255, 0), thickness=5 ) # 添加文字 图片对象，要写的内容，左边距，字的底部到画布上端的距离，字体，大小，颜色，粗细 cv2.putText( img=img, text="OpenCV", org=(10, 400), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX, fontScale=3.5, color=(255, 255, 255), thickness=2 ) cv2.imwrite("picture.jpg", img)
6、图像的表示
图A
来自：https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html
3维数组
单通道的灰度图像在计算机中的表示：一个8位无符号整形的矩阵
多通道表示 : 第一个维度是高度，第二个维度是高度，第三个维度是通道
表达方式: 高度×宽度×通道数，H×W×C
深度学习: C×H×W (就是把每个通道都单独表达成一个二维矩阵, 如图A-c)
OpenCV默认图像表示：BGR
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import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255, 255], [128, 128, 128], [0, 0, 0]], ], dtype=np.uint8) # 用matplotlib存储 plt.imsave('img_pyplot.jpg', img) # 用OpenCV存储 cv2.imwrite('img_cv2.jpg', img)
左边：img_pyplot.jpg
右边：img_cv2.jpg
参考：
