图像处理基本操作

图像读取

cv2.imread(filename[, flags]) 

读取图像，返回该图像的像素值

参数	描述
filename	图片文件名（路径中不要有中文）
flags	(可选参数值) 大于0时返回3通道彩色图像 等于0时返回灰度图像

返回值类型：numpy.ndarray

图像显示

cv2.imshow(winname,mat)

生成一个窗口，显示图像

参数	描述
winname	生成窗口的名称
mat	待显示的图像

图像保存

cv2.imwrite(filename, image[, params])

将处理后的图像保存为文件

参数	描述
filename	要保存的图像文件名
image	要保存的图像（数组）

图像翻转

cv2.flip(src, flipCode[, dst])

参数	描述
src	原始图像
flipCode	翻转类型 flipCode=0:沿着x轴翻转 flipCode>0:沿着y轴翻转 flipCode<0:同时沿着xy轴翻转

图像缩放

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 

参数	描述
src	原始图像
dsize	目标图像大小
dst	目标图像
fx	水平方向缩放比例
fy	竖直方向缩放比例

如何绘制简单的图形

绘制线段

cv.line(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=8, shift=0) 

参数	描述
img	图像或画布
pt1	线段起点(x,y)
pt2	线段终点(x,y)
color	线段颜色
thickness	线段宽度

示例（在画布上绘制线段）

import numpy as np
import cv2


canvas=np.zeros((500,300,3),np.int8)

canvas=cv2.line(canvas,(50,50),(250,50),(255,0,0),5)
canvas=cv2.line(canvas,(150,50),(0,200),(0,255,0),10)
canvas=cv2.line(canvas,(0,200),(300,200),(0,0,255),15)
canvas=cv2.line(canvas,(300,200),(150,50),(255,0,0),20)
canvas=cv2.line(canvas,(150,200),(150,500),(255,255,0),25)

cv2.imwrite('../imgs/draw_lines.jpg',canvas)

运行结果

绘制矩形

cv.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

参数	描述
img	图像或画布
pt1	矩形左上角坐标(x,y)
pt2	矩形右下角坐标(x,y)
color	线段颜色
thickness	线段宽度，当该值小于0时将绘制一个实心矩形

示例（标记图片中的花朵位置）

import cv2

img=cv2.imread('../imgs/R-C_resize.jpg')
# 生成一个空心矩形
canvas=cv2.rectangle(img,(50,23),(347,286),(0,0,255),1)
# 生成两个实心矩形
canvas=cv2.rectangle(canvas,(10,23),(40,53),(0,0,255),-1)
canvas=cv2.rectangle(canvas,(10,256),(40,286),(0,0,255),-1)
cv2.imwrite('rect_img.jpg',canvas)

运行结果

绘制圆形

cv2.circle(img, center, radius, color[, thickness[, lineType[, shift]]])

参数	描述
img	图像或画布
center	圆心坐标
radius	圆半径
color	线段颜色
thickness	线段宽度，当该值小于0时将绘制一个实心圆

示例（同心圆绘制）

import cv2
import numpy as np

#生成画布
canvas=np.zeros((500,600,3),np.uint8)
# 定义参数
radius=180
color=(255,255,255)
for i in range(4):
    canvas=cv2.circle(canvas,(300,250),radius,color,10)
    radius-=30
canvas=cv2.circle(canvas,(300,250),radius,color,-1)
cv2.imwrite('circle.jpg',canvas)

运行结果

绘制多边形

cv.polyLine(img, polys, isClosed, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)

参数	描述
img	图像或画布
polys	由多边形各个顶点组成的列表
isClosed	多边形是否闭合
color	线段颜色
thickness	线段宽度

示例（绘制两个六边形）

import cv2
import numpy as np
polys = np.array([[(200, 200),
                   (400, 200),
                   (500, 200 + 100 * np.sqrt(3)),
                   (400, 200 + 200 * np.sqrt(3)),
                   (200, 200 + 200 * np.sqrt(3)),
                   (100, 200 + 100 * np.sqrt(3))]],dtype=np.int32)
canvas = np.zeros((999, 999, 3), np.uint8)
canvas = cv2.polylines(canvas, [polys], isClosed=True, color=(255, 255, 255),thickness=10)
canvas = cv2.polylines(canvas, [polys+300], isClosed=True, color=(255, 255, 255),thickness=10)
cv2.imwrite('../imgs/polys.jpg', canvas)

运行结果

运行过程中的一个报错：p.checkVector(2, CV_32S) >= 0 in function ‘cv::polylines’
原因：上面的代码中顶点坐标出现了$\sqrt{3}$，使用dtype参数将其转化为整数即可

绘制文字

cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color[, thickness[, linetype[, bottomLeftOrigin]]])

参数	描述
img	图像或画布
text	要绘制的文字内容
org	文字字符串左下角坐标
fontFace	字体样式
fontSacle	字体大小
color	字体颜色

示例（绘制文字）

import cv2
import numpy as np
# 生成画布
canvas=np.zeros((240,240,3),np.uint8)

cv2.putText(canvas,'hello',(20,60),cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,2,(0,255,0),5)
cv2.putText(canvas,'hello',(20,120),cv2.FONT_ITALIC+cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX,2,(0,255,0),5)
cv2.putText(canvas,'hello',(20,180),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2,(0,255,0),5)
cv2.imwrite('../imgs/font_img.jpg',canvas)

运行结果

阈值处理函数

cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst])

参数	描述
src	被处理的图像
thresh	阈值
maxval	最大阈值
type	阈值处理类型
dst	经阈值处理后的图像

阈值处理类型

阈值处理类型		描述	范围
cv2.THRESH_BINARY	二值化	像素值>thresh时，取maxval，否则取0	0或maxval
cv2.THRESH_BINARY_INV	反二值化	像素值>thresh时，取0，否则取maxval	0或maxval
cv2.THRESH_TRUNC	截断阈值处理	像素值>thresh时，取阈值，否则像素值不变	原始像素值或阈值
cv2.THRESH_TOZERO	低于阈值零处理	像素值>thresh时，像素值不变，否则取0	0或原始像素值
cv2.THRESH_TOZERO_INV	高于阈值零处理	像素值>thresh时，像素值取0，否则像素值不变	0或原始像素值

示例：查看各种阈值处理的效果

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
img=cv2.imread('../imgs/R-C_resize.jpg')

plt.subplot(321)
plt.title('原始图像')
plt.imshow(img)

plt.subplot(322)
plt.title('二值化')
plt.imshow(cv2.threshold(img,150,255,cv2.THRESH_BINARY)[1])

plt.subplot(323)
plt.title('反二值化')
plt.imshow(cv2.threshold(img,150,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)[1])

plt.subplot(324)
plt.title('低于阈值零处理')# 低于阈值的像素值归零
plt.imshow(cv2.threshold(img,150,255,cv2.THRESH_TOZERO)[1])

plt.subplot(325)
plt.title('高于阈值零处理')
plt.imshow(cv2.threshold(img,150,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)[1])

plt.subplot(326)
plt.title('截断处理')
plt.imshow(cv2.threshold(img,150,255,cv2.THRESH_TRUNC)[1])

plt.show()

运行结果

注意：在这里笔者使用的是plt.imshow()函数来展示阈值处理后的图像，当你是用cv2.imshow()函数来展示这些图像时，你会发现两者相别很大，后者显示的图像内容如下，这是因为open默认使用BGR通道，但是matplotlibt默认使用RGB通道，所以会造成这种情况，解决这一问题很简单，在plt.imshow()时加入参数cmap='gray'即可

自适应阈值函数

阈值根据指定方法进行计算

cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) 

参数	描述
src	待处理的图像
maxValue	阈值处理最值
adaptiveMethod	自适应阈值计算方法
thresholdType	阈值处理类型
dst	经过处理后的图像

阈值处理类型

阈值计算方法

示例（自适应阈值处理效果）

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'

img=cv2.imread('../imgs/R-C_resize.jpg')
gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将图像转换为灰度
MEAN_img=cv2.adaptiveThreshold(gray_img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,2)

GAUSSION_img=cv2.adaptiveThreshold(gray_img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,2)

plt.subplot(221)
plt.title('原图像')
plt.imshow(img)

plt.subplot(222)
plt.title('MEAN')
plt.imshow(MEAN_img,cmap='gray')

plt.subplot(223)
plt.title('GAUSSION')
plt.imshow(GAUSSION_img,cmap='gray')


plt.show()

运行结果

To be continue…