写在前面
- 博文内容涉及 基本的图像处理工具包 imutils 的简单介绍以及使用Demo
- 理解不足小伙伴帮忙指正
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
imutils 是一个基于 OpenCV 的 Python 图像处理库。它包含了许多函数来简化常见的操作，如调整大小、旋转和显示图像等。一些关键特性包括：
- 调整图像大小并保持纵横比
- 以指定角度旋转图像
- 在任何方向上平移(即移动)图像
- 图像 骨架化,检测边缘
- 点透视变换
- 显示 Matplotlib 图像
- 对轮廓进行排序
该项目的 demos 目录下 https://github.com/PyImageSearch/imutils/tree/master/demos，提供了一些常用的图片操作demo
常见方法以及参数解释
translate(image, x, y)：将图像向右移动 x 个像素，向下移动 y 个像素。image 是输入图像，x 是要将图像向右移动的像素数，y 是要将图像向下移动的像素数。rotate(image, angle, center=None, scale=1.0)：围绕中心点旋转 angle 度的图像。image 是输入图像，angle 是旋转角度（以度为单位），center 是旋转中心（默认为图像中心），scale 是缩放因子（默认为 1.0）。rotate_bound(image, angle)：旋转图像 angle 度而不裁剪图像。image 是输入图像，angle 是旋转角度（以度为单位）。resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA)：将图像调整为指定的 width 和 height。image 是输入图像，width 是输出图像的期望宽度，height 是输出图像的期望高度，inter 是插值方法（默认为 cv2.INTER_AREA）。skeletonize(image, size=(3, 3))：对图像应用形态学骨架化操作。image 是输入图像，size 是结构元素的大小（默认为 (3, 3)）。opencv2matplotlib(image)：将 OpenCV 图像转换为 Matplotlib 兼容格式。image 是输入图像。url_to_image(url)：从 URL 下载图像并将其作为 NumPy 数组返回。url 是图像的 URL。auto_canny(image, sigma=0.33)：使用自动确定的阈值将 Canny 边缘检测算法应用于图像。image 是输入图像，sigma 是高斯滤波器的标准差（默认为 0.33）。grab_contours(cnts)：从 cv2.findContours 函数的输出中提取轮廓。cnts 是 cv2.findContours 函数的输出。is_cv2()：如果安装了 OpenCV 2，则返回 True，否则返回 False。is_cv3()：如果安装了 OpenCV 3，则返回 True，否则返回 False。is_cv4()：如果安装了 OpenCV 4，则返回 True，否则返回 False。check_opencv_version(major, minor, patch=None)：检查安装的 OpenCV 版本是否至少为指定版本。major、minor 和 patch 分别是主要、次要和补丁版本号。build_montages(images, image_shape, montage_shape)：构建图像的拼贴画。images 是输入图像的列表，image_shape 是每个输入图像的形状，montage_shape 是拼贴画的形状。adjust_brightness_contrast(image, alpha=1.0, beta=0.0)：调整图像的亮度和对比度。image 是输入图像，alpha 是对比度控制（默认为 1.0），beta 是亮度控制（默认为 0.0）。find_function(name)：按名称查找 imutils 包中的函数。name 是要查找的函数的名称。paths.list_images: 获取指定目录下的所有图片路径put_text和put_centered_text。这两个函数都是用来在图像上绘制文本的。put_text函数可以在指定的位置绘制一段文本，而put_centered_text函数可以在图像中央绘制一段文本。
个别 Demo
依赖环境
# pip install matplotlib==3.7.1
# pip install numpy==1.23.5
# pip install opencv-contrib-python==4.7.0.72
# pip install opencv-python==4.7.0.72
# pip install imutils==0.5.4
import imutils
import cv2
Demo
图片上添加文字
def demo1():
import cv2
from imutils.text import put_text
# Load image
img = cv2.imread('W:\python_code\deepface\database\yz_W.jpg')
# Define text parameters
text = 'Hello, world!\nThis is a test.'
org = (50, 50)
font_face = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 1
color = (255, 255, 255)
thickness = 2
line_type = 8
bottom_left_origin = False
# Draw text on image
put_text(img, text, org, font_face, font_scale, color, thickness, line_type, bottom_left_origin)
# Display image
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# demo1()
def demo2():
import cv2
from imutils.text import put_centered_text
# Load image
img = cv2.imread('W:\python_code\deepface\database\yz_W.jpg')
# Define text parameters
text = 'Hello, world!\nThis is a test.'
font_face = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 1
color = (255, 255, 255)
thickness = 2
line_type = 8
# Draw centered text on image
put_centered_text(img, text, font_face, font_scale, color, thickness, line_type)
# Display image
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
demo2()
| 添加文字 |
|---|
 |
 |
平移
img = cv2.imread(img_path)
translated = imutils.translate(img, 100, 30)
cv2.imwrite(out_path + 'translate.jpg', translated)
| 原图 | 平移后的图 |
|---|---|
 |  |
获取当前目录下的所有图片文件路径
def paths():
from imutils import paths
for imagePath in paths.list_images("W:\python_code\deepface\database"):
print(imagePath)
等比例缩放
resized = imutils.resize(img, width=width)
cv2.imwrite(out_path + 'resize' + str(width) + '.jpg', resized)
| 100的等比例缩放 | 400 的等比例缩放 |
|---|---|
 |  |
博文部分内容参考
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https://github.com/PyImageSearch/imutils/
https://pypi.org/project/imutils/
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