OpenCV功能概要

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持多种编程语言，包括Python、C++和Java。以下是OpenCV的主要功能概要：

1. 图像的算数运算：
   OpenCV提供了多种算数运算函数，包括加法、减法、位运算等，可以用来处理图像。这些函数能够执行图像间的像素级别操作，例如图像加法和减法，以及与常数的算数运算。

2. 性能测试和优化：
   OpenCV提供了丰富的性能测试工具和优化技术，可以帮助开发者评估和提高图像处理算法的性能。使用OpenCV的性能测试功能，可以度量不同操作的执行时间，从而找出性能瓶颈。优化技术包括使用OpenCV的内置函数，以及利用硬件加速（如CUDA和OpenCL）来加速图像处理任务。

3. 改变颜色空间：
   OpenCV支持多种颜色空间的转换，例如RGB到灰度、RGB到HSV等。这些转换可以帮助开发者在不同颜色空间中进行图像处理，从而更好地理解和操作图像的颜色信息。

图像的算数运算

一些图像上的运算操作，就像加法，减法，位操作等等
函数：cv.add()、cv.addWeighted()等等

1.图像添加
图像的添加是图像处理中常见的操作之一，用于将两幅图像叠加在一起。在OpenCV中，你可以使用cv2.add()函数来实现图像的添加。另外，你也可以使用NumPy进行相似的操作，但需要注意OpenCV和NumPy在处理饱和运算方面的差异。

使用OpenCV的cv2.add()函数时，它会执行饱和运算（saturate operation），即当像素值超过255时，会被截断到255，不会溢出。这是因为图像的像素值通常是8位无符号整数（0到255之间的值），超出这个范围的值会被截断。

import cv2
import numpy as np

# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('img.png')
img2 = cv2.imread('img_1.png')

# 调整第二幅图像的尺寸与第一幅图像相同
img2_resized = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 使用NumPy进行图像相加（饱和运算）
added_image_numpy = np.clip(img1.astype(int) + img2_resized.astype(int), 0, 255).astype(np.uint8)

# 输出结果
print("NumPy添加结果（饱和运算）：", added_image_numpy)
cv2.imshow('Blended Image', added_image_numpy)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

cv2.add()函数执行了饱和运算，确保了结果图像的像素值不会超出255。而使用NumPy进行图像相加时，需要使用np.clip()函数来进行饱和运算，确保结果在合理范围内。

2.图片混合
这种图像叠加操作是通过赋予不同权重给两幅图像，从而实现混合或透明效果的一种方法。具体地，通过以下的线性组合公式：

g(x)=(1−α)f0(x)+αf1(x)g(x)=(1−α)f0​(x)+αf1​(x)

其中，f0(x)f0​(x)和f1(x)f1​(x)分别代表两幅输入图像的像素值，αα表示权重，可以调整从0到1，实现不同程度的混合。在OpenCV中，这种混合效果可以通过cv2.addWeighted()函数实现，其公式如下：

dst=α⋅img1+β⋅img2+γdst=α⋅img1+β⋅img2+γ

在这个公式中，img1和img2分别是两幅输入图像，αα和ββ是相应图像的权重，而γγ通常被设置为0。

以下是一个使用OpenCV进行两幅图像混合的例子：

import cv2

# 读取两幅图像
img1 = cv2.imread('img.png')
img2 = cv2.imread('img_1.png')

# 调整第二幅图像的尺寸与第一幅图像相同
img2_resized = cv2.resize(img2, (img1.shape[1], img1.shape[0]))

# 设置权重
alpha = 0.7
beta = 0.3

# 图像混合
blended_img = cv2.addWeighted(img1, alpha, img2_resized, beta, 0)

# 显示混合结果
cv2.imshow('Blended Image', blended_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

3.位操作
我想把OpenCV的图标放到一个图片上面。如果我直接相加两个图像，图标的颜色就会被改变。如果是选择混合他们，那么透明度就会受影响。但我希望它是不透明的。如果这是一个规则的区域，我就可以用上一个章节使用的ROI来操作。但是OpenCV图标并不是一个规则的形状。所以你可以通过下面的例子进行位运算。

使用位运算来处理两幅图像，将OpenCV的图标放置在另一幅图像的特定区域上，并确保它是不透明的。以下是代码的详细解释：

1. 加载图片：

img1 = cv.imread('messi5.jpg')
img2 = cv.imread('opencv-logo-white.png')

2.创建ROI区域：
我们希望将img2（OpenCV的图标）放在img1的左上角。因此，我们创建一个ROI区域，其大小与img2相同。

rows, cols, channels = img2.shape
roi = img1[0:rows, 0:cols]

3.创建徽标蒙版和反向蒙版：
我们将img2转换为灰度图像，然后使用阈值将其二值化（变为黑白图像）。接着，我们通过cv.bitwise_not()函数创建反向蒙版。

img2gray = cv.cvtColor(img2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
ret, mask = cv.threshold(img2gray, 10, 255, cv.THRESH_BINARY)
mask_inv = cv.bitwise_not(mask)

4.背景提取和前景提取：
使用cv.bitwise_and()函数，我们将ROI区域中的徽标区域涂黑，得到背景提取的图像（img1_bg）。然后，我们从徽标图像中提取徽标区域，得到前景提取的图像（img2_fg）。

img1_bg = cv.bitwise_and(roi, roi, mask=mask_inv)
img2_fg = cv.bitwise_and(img2, img2, mask=mask)

5.合并前景和背景：
将前景和背景图像相加，得到最终的结果图像。

dst = cv.add(img1_bg, img2_fg)
img1[0:rows, 0:cols] = dst

6.显示结果：
最终，通过cv.imshow()函数显示结果图像，你也可以在代码中插入其他步骤来查看中间结果。

  cv.imshow('res', img1)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

这个例子中使用位运算，将OpenCV的图标合并到了另一幅图像的特定区域上，同时确保了不透明度。

性能测试和优化

函数：cv.getTickCount，cv.getTickFrequency 等等
在OpenCV中，你可以使用cv.getTickCount()函数来获取一个时间戳，该时间戳表示自系统启动以来的时钟周期数。你还可以使用cv.getTickFrequency()函数来获取时钟周期的频率，即每秒的时钟周期数。通过这两个函数，你可以计算函数的运行时间。

具体步骤如下：

使用cv.getTickCount()获取函数开始时的时间戳。

e1 = cv.getTickCount()

在你的代码执行完毕后，再次调用cv.getTickCount()获取函数结束时的时间戳。

  # 你的代码
e2 = cv.getTickCount()

计算函数的运行时间（以秒为单位）。

time = (e2 - e1) / cv.getTickFrequency()

这样，time变量将包含函数的运行时间（以秒为单位）。

OpenCV中默认的优化方法

OpenCV中的许多函数都利用了现代处理器的特殊指令集（如SSE2、AVX等）进行优化，以提高性能。OpenCV同时也包含了未经过优化的代码。因此，如果系统支持这些特殊指令集（几乎所有现代处理器都支持），应该充分利用它们。
在编译时，OpenCV默认会启用这些优化，因此在运行时，OpenCV会尽量使用经过优化的代码。只有在不支持这些指令集的情况下，OpenCV才会使用未优化的代码。可以使用cv.useOptimized()函数来检查优化是否启用，以及使用cv.setUseOptimized()函数来手动启用或禁用优化。

# 检查是否启用优化
print(cv.useOptimized())  # 输出: True

# 使用优化进行中值滤波，循环10次，计算平均每次循环的时间
%timeit res = cv.medianBlur(img, 49)

# 禁用优化
cv.setUseOptimized(False)

# 检查是否禁用了优化
print(cv.useOptimized())  # 输出: False

# 禁用优化后进行中值滤波，循环10次，计算平均每次循环的时间
%timeit res = cv.medianBlur(img, 49)

在IPython中的测量方法
在IPython中，你可以使用神奇的timeit命令来完成这个任务。timeit通过多次运行代码获取准确的结果，同样也适用于单行代码。

比如，你想知道以下几种操作哪个更快：x = 5; y = x**2，x = 5; y = x * x，x = np.uint8([5]); y = x * x，或者是 y = np.square(x)。我们可以在IPython中找到答案。

x = 5

%timeit y = x**2
# 输出结果：10000000 loops, best of 3: 73 ns per loop

%timeit y = x * x
# 输出结果：10000000 loops, best of 3: 58.3 ns per loop

z = np.uint8([5])

%timeit y = z * z
# 输出结果：1000000 loops, best of 3: 1.25 us per loop

%timeit y = np.square(z)
# 输出结果：1000000 loops, best of 3: 1.16 us per loop

你会发现，x = 5; y = x * x 的速度要比Numpy的快20倍。如果考虑到创建一个数组，这个差距可能会更大，这真的很酷（实际上，Numpy就是用来解决这类问题的）。

需要注意的是，Python的标量运算远比Numpy的快。所以，如果你只是对一两个元素进行操作，可能没有必要使用Numpy。Numpy的真正优势体现在大量数据的矩阵运算上。

接下来，我们尝试比较cv.countNonZero()和np.count_nonzero()函数在操作同一张图片时的性能表现。

%timeit z = cv.countNonZero(img)
# 输出结果：100000 loops, best of 3: 15.8 us per loop

%timeit z = np.count_nonzero(img)
# 输出结果：1000 loops, best of 3: 370 us per loop

可以看到，OpenCV的函数比Numpy的快了大约25倍。

需要注意的是，通常情况下，OpenCV的函数比Numpy的函数更快。因此，在进行相同操作时，OpenCV的性能会更好。不过，也有一些例外情况，具体取决于操作的性质，特别是当Numpy使用视图而不是副本时。

改变颜色空间

图像从一个颜色空间转换到另外一个，就像 BGR ↔ Gray, BGR ↔ HSV ，等等。
创建一个应用程序来提取视频中的色彩对象。
函数：cv.cvtColor()，cv.inRange()等等。
注意：Note 对于 HSV，色调范围为 [0,179]，饱和度范围为 [0,255]，值范围为 [0,255]。不同的软件使用不同的尺度。因此，如果您将 OpenCV 值与它们进行比较，则需要对这些范围进行归一化。

改变颜色空间

在OpenCV中，有超过150种颜色空间转换方法，但我们通常关注其中两种最常用的：BGR到灰度（BGR ↔ Gray）和BGR到HSV（BGR ↔ HSV）的转换。

在颜色转换中，我们使用cv.cvtColor(input_img, flag)函数，其中flag参数用于确定转换的类型。

对于BGR到灰度的转换，我们将cv.COLOR_BGR2GRAY传递给flag参数。类似地，对于BGR到HSV的转换，我们将cv.COLOR_BGR2HSV传递给flag参数。可以在Python中运行以下代码：

import cv2 as cv

flags = [i for i in dir(cv) if i.startswith('COLOR_')]

print(flags)

需要注意的是，在HSV颜色空间中，色调范围是0,1790,179，饱和度范围是0,2550,255，值范围是0,2550,255。不同的软件使用不同的尺度。因此，如果你想将OpenCV中的值与其他软件进行比较，你需要对这些范围进行归一化处理。

对象追踪

现在，我们已经学会如何将一幅BGR图像转换成HSV颜色空间。接下来，我们可以利用这个知识来提取特定颜色的对象。在这个例子中，我们将尝试提取蓝色对象的图像。

以下是具体的步骤：

获取每一帧图像： 从视频中捕获每一帧图像。

颜色空间转换： 将BGR图像转换为HSV颜色空间，这样更容易提取特定颜色的对象。

颜色阈值处理： 在HSV颜色空间中，指定蓝色的阈值范围（lower_blue和upper_blue）。这样，我们可以定位在该范围内的蓝色像素。

创建掩码： 使用cv.inRange()函数创建一个掩码，该掩码仅包含在指定蓝色范围内的像素。

提取蓝色对象： 将掩码应用到原始图像上，使用cv.bitwise_and()函数，这样就可以提取出蓝色对象的图像。

显示图像： 分别显示原始图像、掩码和提取出的蓝色对象的图像。

等待用户操作： 等待用户按下键盘上的ESC键（ASCII码为27）来退出循环。

释放资源： 当用户按下ESC键后，释放所有窗口资源。

import cv2 as cv
import numpy as np

cap = cv.VideoCapture(0)

while True:
    # 获取每一帧
    _, frame = cap.read()

    # 从BGR转换到HSV
    hsv = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2HSV)

    # 在HSV中定位蓝色范围
    lower_blue = np.array([110, 50, 50])
    upper_blue = np.array([130, 255, 255])

    # 设置HSV图像仅获得蓝色图像
    mask = cv.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)

    # 按位与掩码和原始图像
    res = cv.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

    # 显示图像
    cv.imshow('Original', frame)
    cv.imshow('Mask', mask)
    cv.imshow('Blue Object', res)

    # 等待用户按下ESC键退出
    k = cv.waitKey(5) & 0xFF
    if k == 27:
        break

# 释放资源
cap.release()
cv.destroyAllWindows()

Note 图像中有些噪声。我们将在后面演示如何去除它。这个是一个简单的项目追踪方法。一旦你学会了轮廓的函数，你就可以做一系列事情，就像是找到一个物体的质心并用它去跟踪物体，或者是只需要在相机前移动你的手就可以画出图表，或者其他有趣的事情。

要找到需要跟踪的颜色的HSV值，可以使用OpenCV中的cv.cvtColor()函数。不需要传递整个图像，只需传递所需的BGR值即可。以下是一个示例，假设想找到绿色的HSV值：

import numpy as np
import cv2 as cv

# 定义一个绿色的BGR值
green = np.uint8([[[0, 255, 0]]])

# 将BGR转换为HSV
hsv_green = cv.cvtColor(green, cv.COLOR_BGR2HSV)

print(hsv_green)

运行这段代码，会得到绿色的HSV值：[[[60 255 255]]]。现在，可以将这个HSV值作为跟踪绿色的下限（Lower Bound）：[H-10, 100, 100]，和上限（Upper Bound）：[H+10, 255, 255]。在这个例子中，绿色的H值为60，所以下限为50，上限为70。这个范围可以根据实际情况微调。

另外，除了使用代码计算HSV值外，也可以使用图像编辑工具（如GIMP）或在线颜色转换器来找到这些值。但是请记住，确保在使用这些工具时调整HSV范围，因为不同的工具可能使用不同的HSV标准。