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    OpenCV半小时掌握基本操作之图像处理

    作者：我是小白呀 时间：2021-09-15 18:24

    目录
    • 概述
    • 图像处理
    • 转换图像
    • 转换成灰度图
    • HSV
    • YUV
    • 二值化操作
    • 原图
    • Binary
    • Binary Inverse
    • Trunc
    • Tozero
    • Tozero Inverse

    【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️图像处理

    概述

    OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.

    在这里插入图片描述

    图像处理

    图像处理是非常基础和关键的, 今天就带大家来一起了解一下图像处理.

    在这里插入图片描述

    转换图像

    cv.cvtColor可以帮助我们转换图片通道.

    格式:

    cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

    参数:

    • src: 需要转换的图片
    • code: 颜色空间转换码
    • dst: 输出图像大小深度相同, 可选参数
    • desCn: 输出图像的颜色通道, 可选参数

    转换成灰度图

    RGB 到灰度图转换公式:

    Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

    例子:

    # 读取数据
img = cv2.imread("cat.jpg")

# 转换成灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 输出维度
print(img_gray.shape)  # (554, 640)

# 展示图像
cv2.imshow("img_gray", img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    HSV

    HSV (Hue, Saturation, Value) 是根据颜色的直观特性由 A.R. Smith 在 1978 年创建的一种颜色空间.

    例子:

    # 转换成hsv
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 输出维度
print(img_hsv.shape)  # (554, 640, 3)

# 展示图像
cv2.imshow("img_hsv", img_hsv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    YUV

    YUV 是一种颜色编码的方法, 主要用在视频, 图形处理流水线中.

    例子:

    # 读取数据
img = cv2.imread("cat.jpg")

# 转换成hsv
img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)

# 输出维度
print(img_yuv.shape)  # (554, 640, 3)

# 展示图像
cv2.imshow("img_yuv", img_yuv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    二值化操作

    格式:

    ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

    参数:

    • src: 需要转换的图
    • thresh: 阈值
    • maxval: 超过阈值所赋的值
    • type: 二值化操作类型

    返回值:

    • ret: 输入的阈值
    • dst: 处理好的图片

    原图

    在这里插入图片描述

    Binary

    大于阈值的设为 255, 低于或等于阈值的为 0.

    例子:

    # 读取数据
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 二值化
ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 图片展示
cv2.imshow("thresh1", thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    Binary Inverse

    与 Binary 相反.

    例子:

    # 读取数据
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 二值化
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 图片展示
cv2.imshow("thresh2", thresh2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    Trunc

    大于阈值的设为 255, 低于或等于阈值的不变.

    例子:

    # 读取数据
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 截断
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

# 图片展示
cv2.imshow("thresh3", thresh3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    Tozero

    大于阈值部分不变, 否则设为 0.

    代码:

    # 读取数据
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# Tozero
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)

# 图片展示
cv2.imshow("thresh4", thresh4)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

    Tozero Inverse

    与 Tozero 相反.

    代码:

    # 读取数据
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# Tozero
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

# 图片展示
cv2.imshow("thresh5", thresh5)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

    输出结果:

    在这里插入图片描述

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