import cv2 #图像BGR

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt #Matplotlib是RGB

腐蚀操作

kernel = np.ones((3,3), np.uint8) #选择3*3卷积核，3*3括起来，(3,3)

erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations = 1) #erode腐蚀函数， iterations迭代次数

膨胀操作

dige_dilate = cv2.dilate(dig_erosion, kernel, iterations = 1) #dilate膨胀函数

开运算，先腐蚀后膨胀 ,调用函数morphologyEx，使用参数cv2.MORPH_OPEN

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

闭运算，先膨胀后腐蚀，调用函数morphologyEx，使用参数cv2.MORPH_CLOSE

closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

梯度运算：膨胀-腐蚀，调用函数morphologyEx，使用参数MORPH_GRADIENT

gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

礼帽 = 原始输入-开运算 #开运算是先腐蚀后膨胀，去掉了毛刺，原始输入有毛刺减去开运算，结果为毛刺。使用MORPH_TOPHAT参数

tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

黑帽 = 闭运算 - 原始输入 #闭运算是先膨胀后腐蚀，毛刺加大加粗了，减去原始输入，结果为加大加粗的毛刺轮廓。使用MORPH_BLACKHAT参数

blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

Sobel算子,读入灰度图进行计算，计算法则：右-左，下-上

读入灰度图img = cv2.imread('pie.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

ddepth:图像的深度；dx和dy分别表示水平和竖直方向；ksize是Sobel算子的大小

sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) # 水平方向，Ssobel算子为3

#sobelx是右减左，原图形内部是白色，外部是黑色，右减左法则，左半圆白色减黑色数值为正显示白色，右半圆黑色减白色数值为负，保留为0显示黑色

白到黑数值为正，显示白色，黑到白数值为负，截为0，所以需要取绝对值

sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)

分别计算x和y再求和

sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)

不建议一起计算sobelxy，会颜色变浅有重影，效果不好

sobelxy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)

梯度计算-scharr算子

scharrx = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)

梯度计算-Laplacian算子

laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)

图像平滑（均值滤波，高斯滤波，中值滤波）

#均值滤波，简单的平均卷积操作，3*3的核

blur = cv2.blur(img, (3,3))

#高斯滤波，更注重中间的。

#遵从高斯分布，靠近x的点数值大，重要程度高，权重高，离x远的点重要程度低，权重低

aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 1)

#中值滤波。

#用中值代替，从小到大或从大到小排列，用中间值代替当前点亮度值

median = cv2.medianBlur(img, 5)

读入图像转为灰度图，调用cvtColor函数，使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY参数

img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Canny边缘检测

- 1）使用高斯滤波器，平滑图像，滤除噪音

- 2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向

- 3）应用非极大值抑制（None-Maximum Suppression），以消除边缘检测带来的杂散响应

- 4）应用双阈值检测（Double-Threshold），确定真实地和潜在的边缘

- 5）通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

调用Canny函数，cv2.Canny(src, threshold_bottom, threshold_top)

src：源图像

threshold_bottom: 阈值下限

threshold_top: 阈值上限

阈值下限越低，包含信息越丰富，边界值越丰富；阈值上限越高，符合要求的信息越少，边界值越严格。

v1 = cv2.Canny(img, 80, 150)

v2 = cv2.Canny(img, 50, 100)

左图为V1，右图为V2，可以看出右图边界值更加清晰丰富

图像轮廓分三步，

第一步预处理，对图像转换成灰度图，进行二值化操作，生成thresh文件算出轮廓，

第二步找到轮廓，cv2.findContours (img, mode, method)

第三步画出轮廓， cv2.drawContours(img, contours, index,mode, width)

1、预处理

img = cv2.imread('contours.png') # opencv读入图片'contours.png'，格式为BGR

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将读入的图片BGR格式转换为灰度图gray

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) #对图片进行二值化操作，超过127置为255，低于127置为0

cv_show('thresh', thresh)

2、找到轮廓

cv2.findContours (img, mode, method)

img: 源图像

mode: 轮廓检索模式,常用RETR_TREE

- RETR_EXTERNAL：只检测最外面的轮廓；

- RETR_LIST: 检测所以轮廓，并将其保存在一条链表当中

- RETR_CCOMP：检测所有的轮廓，并将它们组织为两层；顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界；

- RETR_TREE: 检测所有轮廓，并重新嵌套轮廓的整个层次

method: 轮廓逼近方法

- CHAIN_APPROX_NONE: 以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）

- CHAIN_APPROX_SIMPLE: 压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分

# 将二值化处理的图像thresh传入findContours参数，生成轮廓contours

binary, contours, hierarch = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

3、绘制轮廓

cv2.drawContours(img, contours, index,mode, width)

- img: 要绘制轮廓的源图像，默认在原图上绘制轮廓，一般先对原图进行copy操作生成副本，在副本上绘制轮廓

- contours: 轮廓信息

- index: 轮廓索引，‘-1’代表绘制所有轮廓，‘2’代表绘制第二个轮廓，‘3’代表绘制第三个轮廓

- mode: 颜色模式，(0, 0, 255)是红色，(0, 255, 0)是绿色，(255, 0, 0)是蓝色

- width: 轮廓线条宽度，一般为2，太宽了内外轮廓不好分辨，太细了不容易看到轮廓

# 默认在原图上绘制轮廓，将原图img进行copy，生成一个副本draw_img,将图像draw_img和轮廓contours传入drawContours，显示所有轮廓，使用B通道蓝色绘制，线宽为2

draw_img = img.copy()

res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (255, 0, 0), 2)

cv_show('res', res)

轮廓特征

cnt = contours[0]

cv2.contoursArea(cnt) # 面积

cv2.arcLength(cnt, True) # 周长

轮廓近似

cv2.approxPolyDP(contours, epsilon, bool)

contours: 输入轮廓

epsilon: 阈值，进行轮廓近似的阈值，原始曲线与近似曲线之间的最大距离。

bool: 如果为True近似轮廓闭合，False近似轮廓断开

epsilon = 0.01*cv2.arcLength(cnt, True) # 精度为周长的0.01倍

approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) # 生成封闭近似轮廓epsilon

外接矩形

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) #求出外接矩形坐标

img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0),2) #做出外界矩形

外接圆

(x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) #求出外接圆中心点坐标和半径

python语法：

range()创建左闭右开的区间，range(6)创建一个长度为6的空间，内部数字是0,1,2,3,4,5.

xticks()返回了两个对象,一个是刻标(locs)，另外一个是刻度标签

locs, labels = xticks()

xticks([]),yticks([]),传入空的参数，不显示坐标和坐标标签

plt.title()设置图像标题，plt.title(‘img’),设置图像标题为img

plt.imshow()负责接受和对图像进行处理，并显示其格式，但是不正常展示图像.

plt.show()负责展示图像，展示imshow接受处理的图像。两个要结合一起使用。

np.hstack横着合成多张图

np.vstack竖着合成多张图

强制类型转换：类型( 变量)，int(x)，x转换为int类型

Markdown语法

“#”个数代表标题等级，等级越高字体越大，“#”是一级标题，“##”是二级标题，“#”要和字体空一格

“ - 1）”代表1）序号排列

“- ”代表一行，“-空格”

通过Markdown格式插入图片

插入图片的格式为：

英文输入法输入，，插入sobel_png图片