Python计算机视觉 第10章-OpenCV

OpenCV 是一个C++ 库，用于（实时）处理计算视觉问题。实时处理计算机视觉的 C++ 库，最初由英特尔公司开发，现由 Willow Garage 维护。OpenCV 是在 BSD 许可下发布的开源库，这意味着它对于学术研究和商业应用是免费的。

10.1 OpenCV的Python接口

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了大量的图像和视频处理功能。其 Python 接口使得用户能够方便地在 Python 中使用 OpenCV 的功能。OpenCV Python 接口通过 cv2 模块提供了对各种计算机视觉算法和工具的访问，包括图像处理、视频分析、机器学习等。

使用

#直接pip没法安装下来
pip install cv2

#需要按照如下命令安装才会成功
pip install opencv-python

如果安装速度太慢可以使用清华源：

pip install 包名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

10.2 OpenCV基础知识

主要功能：

1. 图像读取和显示

   • 读取图像：cv2.imread()
   • 显示图像：cv2.imshow()
   • 保存图像：cv2.imwrite()

2. 图像处理

   • 图像转换：cv2.cvtColor()
   • 图像平滑：cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur()
   • 边缘检测：cv2.Canny()

3. 几何变换

   • 图像缩放：cv2.resize()
   • 旋转和仿射变换：cv2.warpAffine()
   • 透视变换：cv2.warpPerspective()

4. 特征检测与描述

   • 角点检测：cv2.cornerHarris()
   • 特征匹配：cv2.BFMatcher(), cv2.FlannBasedMatcher()

5. 视频处理

   • 捕捉视频：cv2.VideoCapture()
   • 播放视频：cv2.imshow()（与图像处理相同）

6. 机器学习与深度学习

   • 加载预训练模型：cv2.dnn.readNet()
   • 进行推理：cv2.dnn.forward()

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg')

# 显示原图
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 图像平滑
smoothed_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(smoothed_image, 100, 200)

# 显示处理结果
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
axs[0].imshow(cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_BGR2RGB), cmap='gray')
axs[0].set_title('Gray Image')
axs[0].axis('off')

axs[1].imshow(cv2.cvtColor(smoothed_image, cv2.COLOR_BGR2RGB), cmap='gray')
axs[1].set_title('Smoothed Image')
axs[1].axis('off')

axs[2].imshow(cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_BGR2RGB), cmap='gray')
axs[2].set_title('Edges')
axs[2].axis('off')

plt.show()

处理结果如下：

实验图1 示例代码处理结果

其中：

1. 读取图像：cv2.imread('test.jpg)

2. 转换为灰度图：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 图像平滑：cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

4. 边缘检测：cv2.Canny(smoothed_image, 100, 200)

5. 显示结果：使用 matplotlib 展示灰度图、平滑图像和边缘检测结果

10.3 处理视频

OpenCV 提供了全面的视频处理功能，主要包括以下几个方面：

1. 读取视频：

   • 打开视频文件或摄像头进行视频流读取。
   • 使用 cv2.VideoCapture() 进行视频捕捉。

2. 显示视频：

   • 显示视频帧或视频流。
   • 使用 cv2.imshow() 显示每一帧图像。

3. 处理视频：

   • 对视频帧进行各种图像处理操作，如颜色转换、滤镜应用、对象检测等。

4. 写入视频：

   • 将处理后的视频保存到文件中。
   • 使用 cv2.VideoWriter() 进行视频编写和保存。

5. 视频属性获取：

   • 获取视频的帧率、分辨率、总帧数等信息。
   • 通过 cv2.CAP_PROP_FPS、cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH、cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 获取视频属性。

6. 逐帧处理：

   • 对每一帧进行个性化处理，例如去噪、边缘检测、特效添加等。

7. 视频流处理：

   • 实时处理来自摄像头的视频流，包括实时特效应用和流媒体处理。

这些功能使得 OpenCV 能够实现丰富的视频分析和处理任务，如视频编辑、运动跟踪、实时监控等。

10.4 跟踪

视频跟踪是计算机视觉中的一项重要任务，用于在视频序列中持续追踪特定的对象。OpenCV 提供了多种跟踪算法，可以用于实现目标跟踪功能。

主要功能：

1. 初始化跟踪器：

   • 使用预定义的跟踪器算法（如 KLT、MOSSE、CSRT 等）来初始化跟踪器。

2. 目标检测：

   • 在视频的第一帧中检测并确定要跟踪的目标区域。

3. 跟踪目标：

   • 在后续帧中持续追踪目标，更新目标的位置。

4. 更新跟踪器：

   • 根据每帧中的目标位置更新跟踪器。

5. 可视化跟踪结果：

   • 在视频帧上绘制跟踪结果，例如矩形框或轨迹。

常见跟踪器：

• KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）：

  • 基于特征点跟踪的方法，适用于处理局部特征的目标。

• MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）：

  • 基于相关滤波器的跟踪方法，速度快且适用于低分辨率目标。

• CSRT（Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability）：

  • 结合了通道和空间可靠性的跟踪方法，适用于处理尺度变化和遮挡情况。

• MedianFlow：

  • 基于光流的方法，适用于处理稳定的目标跟踪。

应用场景

• 实时监控：跟踪视频监控中的运动目标。
• 视频分析：分析运动对象的轨迹和行为。
• 人机交互：在增强现实和虚拟现实中跟踪用户的动作。

通过这些跟踪功能，OpenCV 能够帮助实现高效的目标跟踪，广泛应用于安防、自动驾驶、运动分析等领域。

10.4.2 Lucas-Kanade 算法

Lucas-Kanade 算法 是一种经典的光流法，用于在视频序列中估计每一帧图像中像素的运动。它基于局部区域的假设，通过求解局部区域内光流的速度来实现目标的跟踪和运动估计。

核心思想

1. 局部光流假设：

   • 假设目标在连续帧之间的运动是局部一致的，即在小区域内所有像素的运动是相同的。

2. 光流约束方程：

   • 基于光流约束方程：$$I_{x}u+I_{y}v+I_t=0$$
     其中，$I_x$ 和 $I_y$ 分别是图像在 $x$ 和 $y$ 方向上的梯度，$I_t$ 是时间梯度（图像亮度随时间的变化），$u$ 和 $v$ 是光流的水平和垂直分量。

3. 局部光流求解：

   • 使用局部窗口内的像素梯度信息，通过最小二乘法来估计光流的速度。通常，采用 $3\times 3$ 的窗口进行光流的计算。

4. 光流计算：

   • 通过求解以下线性方程组得到光流速度：
     $$\left[\begin{array}{cc}\sum I_x^2& \sum I_x{I}_y\\ \sum I_x{I}_y& \sum I_y^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}u\\ v\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{c}\sum I_x{I}_t\\ \sum I_y{I}_t\end{array}\right]$$
     其中，$\sum$ 表示在局部窗口内的积分。

优点

• 准确性：在平滑和一致的区域内能够提供较高的准确性。
• 实现简单：相对简单的数学模型，易于实现。

缺点

• 对大位移敏感：在目标快速移动或存在较大位移的情况下，光流计算的准确性可能降低。
• 需要平滑区域：算法在具有纹理的区域效果较好，对于平坦区域或重复纹理区域可能不够准确。

应用场景

• 运动检测：估计视频序列中物体的运动。
• 目标跟踪：在视频流中追踪特定目标的运动。
• 光流估计：用于图像对齐、稳定化和动作分析等。

Lucas-Kanade 算法因其简单有效的特性，广泛应用于各种计算机视觉任务中，是视频处理和目标跟踪中的基础算法之一。

如图10-6所示：

图 10-6：通过 LKTrack 类利用 Lucas-Kanade 算法进行跟踪

10.5 更多实例

10.5.1 图像修复

图像修复是指对图像中丢失或损坏的部分进行重建的过程。这个过程不仅包括用于恢复丢失数据或损坏部分的算法，还包括在照片编辑应用程序中去除不需要的元素，如红眼或物体。图像修复旨在填补图像中的缺失区域，使其恢复到尽可能完整和自然的状态。

主要步骤：

1. 标记损坏区域：

   • 确定图像中需要修复的区域，通常通过掩模图像标记这些区域。掩模图像中的标记区域会指示需要修复的部分。

2. 选择修复算法：

   • 选择适当的图像修复算法。例如，均值填补（Inpainting）方法使用周围像素的信息来填补损坏区域。Navier-Stokes 算法和纹理合成等方法也可用于不同类型的图像修复。

3. 应用修复算法：

   • 利用所选的算法对损坏区域进行修复。算法会根据周围区域的图像数据来填补缺失部分。

4. 处理结果：

   • 对修复后的图像进行后处理，以确保修复区域与周围区域自然融合。检查和调整修复效果，以实现更好的视觉效果。

应用场景：

• 图像恢复：修复老旧或损坏的照片，使其恢复到原始状态。
• 去除红眼：在照片编辑中去除红眼效果。
• 物体去除：在照片中去除不需要的物体或标记，填补被去除部分的图像信息。
• 遮挡修复：处理由于遮挡或图像损坏导致的缺失区域。

图像修复技术可以有效地恢复图像的完整性和视觉质量，广泛应用于图像编辑、数字修复以及计算机视觉等领域。

如图10-8所示：

图 10-8：用 OpenCV 进行图像修复的示例。左图显示了由用户标记的“破损”区域。右图显示了经过图像修复后的结果

10.5.2 利用霍夫变换检测直线

霍夫变换 是一种经典的图像处理技术，用于检测图像中的直线或其他形状。霍夫变换通过将图像空间的直线检测转换为参数空间的峰值检测，从而实现直线的检测。

核心思想

1. 直线方程：

   • 在笛卡尔坐标系中，直线方程为 $y=mx+c$，其中 $m$ 是斜率，$c$ 是截距。
   • 在霍夫变换中，通常使用极坐标系表示直线：$$\rho =x\cos \theta +y\sin \theta$$
     其中，$\rho$ 是直线到原点的距离，$\theta$ 是直线的角度。

2. 参数空间：

   • 通过将每个图像中的点转换为参数空间中的直线表示，所有的直线将映射到参数空间中的一条曲线。

3. 累加器：

   • 在参数空间中，对每条曲线进行累加，形成一个累加器数组。直线的峰值对应于参数空间中的高响应值。

4. 峰值检测：

   • 在累加器中寻找峰值，这些峰值对应于图像中真实存在的直线。

霍夫变换步骤

1. 边缘检测：

   • 使用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测）检测图像中的边缘点。

2. 霍夫变换：

   • 将每个边缘点转换为参数空间中的曲线，并在累加器中进行累加。

3. 峰值检测：

   • 在累加器中检测峰值，找到参数空间中的直线。

4. 绘制直线：

   • 根据检测到的直线参数，在原图像上绘制直线。

应用场景

• 车道检测：用于自动驾驶系统中检测车道标线。
• 建筑物结构分析：分析建筑物中的直线结构。
• 图像校正：校正图像中的直线变形。

霍夫变换通过将图像空间中的问题转换到参数空间，能够有效检测直线，并广泛应用于各种计算机视觉任务中。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('img_1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

# 在图像上绘制直线
if lines is not None:
    for line in lines:
        rho, theta = line[0]
        a = np.cos(theta)
        b = np.sin(theta)
        x0 = a * rho
        y0 = b * rho
        x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
        y1 = int(y0 + 1000 * (a))
        x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
        y2 = int(y0 - 1000 * (a))
        cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Detected Lines')
plt.axis('off')
plt.show()

处理结果如下：

实验图2 直线检测结果