Python OpenCV 计算机视觉基础
2020-01-07 13:55:08 0 举报AI智能生成
Python OpenCV API
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大纲/内容
数据操作
单帧(image)操作
cv2.imread(img_path[,flag])
img_path
图片的路径
flag选取范围
cv2.IMREAD_COLOR
彩色图，包含RGB三通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE
灰度图，单通道
Return
img_matrix
读取到图片的有数字组成的矩阵。由颜色图的Shape为(Height,Width,ndim)，灰度图为(Height,Width)
cv2.imwrite(img_name,img_matrix)
img_name
图片的名字（包含格式，eg后缀为:.png）
img_matrix
符合图片的矩阵，或者有imread读取的矩阵等
Return
None
视频(moive)操作
cv2.VideoCapture(model_index)
model_index选取值
movie路径
影片儿的路径
0
计算机默认的摄像头
1
计算机紧挨着默认摄像头的摄像头
...
往后依次以此类推
Return
cap
cap.isOpened()
检测是否初始化成功
cap.read()
Return
ret
当前帧是否有值，用于判断视频是否读取完毕
frame
当前帧的img_matrix
cap.get(prop_id)
prop_id
属性的ID编号（整数）。0到18之间的任意数字，代表视频的某个属性
3
获取每一帧宽度
4
获取每一帧高度
Return
对应属性的值
cap.set(prop_id,value)
prop_id
属性的ID编号（整数）。0到18之间的任意数字，代表视频的某个属性
value
对应属性的值
补充
cv2.VideoWrite(path,code_format,per_frame,size,isColor)
path
视频名字（需要带格式后缀）
code_format
视频编码格式，XVID是最好的，MJPG是高尺寸视频，X264得到小尺寸视频
DIVV
可以由函数cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')指定，window操作系统下建议使用此编码格式
XVID
MJPG
X264
图片展示
cv2.imshow(window_title,img_matrix)
window_title
展示窗口用是用的窗口名字
img_matrix
符合图片的矩阵，或者有imread读取的矩阵等
Return
cv2.waitKey(delay_time)
delay_time
0（零）
当用户按下键盘任意按键时，关闭窗口
非零
延时时间，单位是毫秒。
Return
None
cv2.destroyAllWindows()
Return
None
绘图
cv2.line(img,start_pos,end_pos,color[,thickness[,line_types[,shift]]])
cv2.rectangle( img, start_pos,end_pos,color[,thickness[,line_types[,shift]]])
cv2.cicle( img, center_pos,radiu,color[,thickness[,line_types[,shift]]])
center_pos
圆的中心点坐标
radiu
圆的半径
cv2.ellipse(img,center_pos, axes, angle, startAngle, endAngle, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )
center_pos
圆的中心点坐标
参考网址
cv2.putText( img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, lineType[, bottomLeftOrigin]]] )
org
图像中文本字符串的左下角
bottomLeftOrigin
如果为true，则图像数据原点位于左下角。否则，它位于左上角。
fontScale
字体比例因子乘以特定于字体的基本大小
cv2.polylines( img, pts, isClosed, color[, thickness[, lineType[, shift]]] )
pts
由点组成的列表
isClosed
是否闭合
函数公有参数
img
画在哪儿
start_pos
线的起始点，一个长度为2的列表即可
end_pos
线的终点，一个长度为2的列表即可
color
线的颜色，一个长度为3的元组
thickness
线条的粗细，如果给一个闭合图形设置为-1，那么这个图形就会被填充，默认值为1
line_type
cv2.FILLED
cv2.LINE_4
4连线
cv2.LINE_8
8连线
cv2.LINE_AA
抗锯齿
shift
点坐标中的小数位数
一些常用处理图像的函数
cv2.cvtColor(img,trans_model)
img
待处理的图片
trans_model
图片转换模式设定
cv2.COLOR_BGR2GRAY
颜色图转灰度图
np.hstack((img1[,img2,img3...]))
img
待处理的图片
Return
img
拼接完成的图片列表
图像处理相关
图像阈值
cv2.threshold(img,threash,max_value,algorithm)
img
待处理图像
threadh
自定义的阈值，取值区间为[0,255]，常用127
max_value
自定义的最大值，最大值为255
type
自定义的最大值，最大值为255
algorithm
阈值使用的算法
cv2.THRESH_BINARY
超过阈值部分取max_value，否则取零（黑色）
cv2.THRESH_BINARY_INV
超过阈值部分取零，否则取max_value。相当于跟binary算法反向
cv2.THRESH_TRUNC
超过阈值部分取阈值，否则不变
cv2.THRESH_TOZERO
超过阈值部分不改变，否则设为零
cv2.THRESH_TOZERO_INV
超过阈值部分取零，否则不改变
Return
ret
thresh_img
处理完成的图像
图像平滑
cv2.blur(img,kernel_size)
img
待处理图像
kernel_size
正则化的核的大小，一般是一个宽高相同（取值多为奇数）的，值都为1的元组
Return
img
处理得到的结果
cv2.boxFilter(img,depth,kernel_size,normalize)
img
待处理图像
depth
深度，一般为-1。表示于原始数据相同深度
kernel_size
正则化的核的大小，一般是一个宽高相同（取值多为奇数）的，值都为1的元组
normalize
此项为True时，结果跟blur结果一致。
为False时，核不会进行归一化操作（不会除以其大小，也就是说不会使用其平均值）
为False时，核不会进行归一化操作（不会除以其大小，也就是说不会使用其平均值）
Return
img
处理得到的结果
cv2.GaussianBlur(img,kernel_size,normalize)
img
待处理图像
kernel_size
正则化的核的大小，一般是一个宽高相同（取值多为奇数）的
normalize
一般为1
Return
img
处理得到的结果
cv2.MedianBlur(img,kernel_equal_length)
img
待处理图像
kernel_equal_length
正则化的核的大小，一般是一个宽高相同（取值多为奇数）的。当前为大于1的整数。
Return
img
处理得到的结果
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