玩转Python图片处理（OpenCV）

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口，它拥有OpenCV C++ API的功能，同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用。但值得注意的是在Python3（目前使用的是Python3.7）里对OpenCV-Python接口的中文支持并不是很友好。

安装：

sudo pip3 install opencv-python

直方图模块安装：

pip3 install matplotlib

简单的读取一张图片：

 1 import cv2 #导入opencv库
 2 
 3 #读取一张图片，地址不能带中文
 4 imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg")
 5 
 6 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
 7 cv2.namedWindow("东小东标题")
 8 
 9 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
10 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)
11 
12 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
13 cv2.waitKey(0)
14 
15 #销毁窗口，退出程序
16 cv2.destroyAllWindows()

其它属性详细介绍：

  1 import cv2 #导入opencv库
  2 import numpy as np
  3 
  4 #.........................................................................
  5 #读取一张图片，地址不能带中文
  6 '''
  7 第二个参数，取值可为：
  8 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道 
  9 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片 
 10 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道(png有，jpg无）
 11 '''
 12 #imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
 13 imgviewx=cv2.imread("imgx/DONG.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)
 14 
 15 #.........................................................................
 16 #获取图片信息
 17 #一个像素有三个通道，BGR
 18 print(imgviewx.shape)#输出：(1080, 1920, 3) 高像素，宽像素，通道数
 19 print(imgviewx.size)# 120000  总通道数=高* 宽* 通道数
 20 print(imgviewx.dtype)# uint8  3个通道每个通道占的位数（8位，一个字节）
 21 #print(imgviewx) #输出效果视乎与下条相同
 22 #print(np.array(imgviewx)) #输出每个像素点的参数（ B , G , R )
 23 #获取图片 B G R 各均值， #(204.46305102040816, 208.50832244897958, 217.29540408163263, 0.0) ，红色部分最多
 24 print(cv2.mean(imgviewx))
 25 #获取方差,也会打印均值，可用均值方差都为零判断图片无效
 26 #print(cv2.meanStdDev(imgviewx))
 27 
 28 
 29 
 30 #.........................................................................
 31 #图片处理
 32 #备份图片
 33 imgviewx1=imgviewx.copy()
 34 
 35 #均值模糊,主要用于去除图片噪点
 36 #读取图片并实现图片的模糊效果，参数：（读取图片，（X轴方向模糊，Y轴方向模糊））
 37 #imgviewx=cv2.blur(imgviewx,(5,5))
 38 
 39 #中值模糊，主要用于去除椒盐（烧烤配料）噪点
 40 #参数：（图片信息，模糊值）
 41 #imgviewx=cv2.medianBlur(imgviewx,9)
 42 
 43 #普通高斯模糊
 44 #参数：（图片信息，参数1，参数2）参数1和参数2只能设置一个
 45 #imgviewx=cv2.GaussianBlur(imgviewx,(0,0),1)
 46 
 47 #保留边缘（像素差），高斯模糊
 48 #参数（图片信息，0，要用怎样的方式（越大则越细），空间复杂度（越大越复杂））
 49 imgviewx=cv2.bilateralFilter(imgviewx,0,50,6)
 50 
 51 
 52 #美颜,美白效果valuex值越大越白
 53 #valuex=50;
 54 #imgviewx=cv2.bilateralFilter(cv2.imread("imgx/zcy.jpg"),valuex,valuex * 2,valuex / 2)
 55 
 56 #对比度和亮度调整
 57 #duix=0.5 #对比度
 58 #lightx=0  #亮度
 59 #imgviewx=cv2.addWeighted(imgviewx,duix,np.zeros(imgviewx.shape,imgviewx.dtype),1-duix,lightx)
 60 
 61 
 62 
 63 #显示文字
 64 # 参数：图像，文字内容， 坐标( x , y ) ，字体，大小，颜色( B , G ,R )，字体厚度
 65 #颜色值为0-255
 66 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  # 定义字体
 67 imgviewx = cv2.putText(imgviewx,"DONG XIAO DONG",(10, 50), font, 1.2, (0, 0, 255), 5)
 68 
 69 
 70 #像素取反
 71 #imgviewx=cv2.bitwise_not(imgviewx)
 72 
 73 
 74 
 75 #遍历图片，效率低,不推荐使用
 76 def xgtp():
 77    global imgviewx
 78    gx,kx,tx=imgviewx.shape#得到像素高度，像素宽度，通道数
 79 
 80    for g in range(0,gx):
 81        for k in range(0,kx):  #这里得到的是每个像素点，每个点由RGB三色构成
 82            if(k>0 and k<100):
 83                imgviewx[g,k,0]=0       # B
 84                imgviewx[g,k,1]=255       #  G
 85                imgviewx[g,k,2]=255        #  R
 86            else:
 87                imgviewx[g, k, 0] = imgviewx[g, k, 0] #获取到原来的值
 88                imgviewx[g, k, 1] = imgviewx[g, k, 1]
 89                imgviewx[g, k, 2] = imgviewx[g, k, 2]
 90 
 91 #创建一个图形，使用np,所以效率高
 92 def cjtx():
 93     # 初始化像素点值全为0 （rgb都为零，所以是黑色）
 94     #参数：（[高，宽，通道数],每个通道占的位数（一个字节））
 95     imgx=np.zeros([400,600,3],np.uint8)
 96 
 97     #初始化像素点值为全为1
 98     #imgx[110:130,50:70,2]表示一个范围：[高度起始点：高度结束点，宽度起始点：宽度结束点，哪个通道]，起始点均以左上角
 99     #imgx[:,:,0]=np.ones([400,600],np.uint8)*255  #最终结果为第一个通道（B)全为255，所以是蓝色
100     imgx[110:130,50:70,1]=np.ones([20,20],np.uint8)*255
101     cv2.imshow("第二个图形窗口",imgx)
102 
103 #图片区域处理
104 def pictureArea():
105     global imgviewx
106     #得到截图
107     areax=imgviewx[110:529,778:1200]
108     #将图片由RGB（3通道）转换为灰度（2通道）
109     areax=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
110     #将图片有2通道还原成3通道，但色彩不能还原
111     areax2=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
112     #处理后的区域写到原图上
113     imgviewx[110:529, 778:1200]=areax2
114     #显示截图
115     cv2.imshow("area",areax)
116 
117 #泛洪填充，相似像素填充
118 def fill_color():
119     global imgviewx
120     h,w,t=imgviewx.shape
121     #必要参数
122     maskx=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)
123     #参数接收：（图片信息，必要参数，参考点位置坐标，填充的颜色，查找范围：最低像素（参考减所写），查找范围：最高像素（参考加所写），全部填充）
124     cv2.floodFill(imgviewx,maskx,(100,100),(0,255,0),(100,100,100),(50,50,50),cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)
125 
126 
127 
128 #通道分离与合并
129 def tongdao():
130     global imgviewx
131     b,g,r=cv2.split(imgviewx)#通道分离
132     cv2.imshow("bb",b)#通道图单独显示
133     cv2.imshow("gg",g)
134     cv2.imshow("rr",r)
135 
136     imgviewx[:,:,1]=135 #改变单个通道（0,1,2 => B,G,R)
137     cv2.imshow("chang red ",imgviewx)
138 
139     imgviewx=cv2.merge([b,g,r])#合并通道
140 
141 #像素运算
142 def pixel_operation():
143     #读入两张大小和通道相同的图片
144     img1=cv2.imread("imgx/img1.jpg")
145     img2=cv2.imread("imgx/img2.jpg")
146     print(img1.shape, "=====", img2.shape)
147     # 创建一个大小可调整的窗口
148     cv2.namedWindow("operation", cv2.WINDOW_NORMAL)
149     cv2.imshow("img111", img1)
150     cv2.imshow("img222",img2)
151     #处理图片
152     #像素点相加，如0（黑色），255（白色），0+255=255（白色），超过255还是白色
153     #imgoperation=cv2.add(img1,img2)
154     #像素相减，如0（黑色），255(白色），0-255=-255=0（黑色）
155     #imgoperation=cv2.subtract(img1,img2)
156     #像素相乘，255(白色），0/255=0（黑色）
157     #imgoperation=cv2.divide(img1,img2)
158     #像素相乘，255(白色），0*255=0（黑色）
159     #imgoperation=cv2.multiply(img2,img1)
160     #像素与,二进制与，如0与255为00000000&11111111=00000000
161     imgoperation=cv2.bitwise_and(img1,img2)
162     #像素或
163     imgoperation=cv2.bitwise_or(img1,img2)
164 
165     #显示处理后的图片
166     cv2.imshow("operation", imgoperation)
167 
168 
169 
170 #.......................................................................
171 #视频处理，视频无声音
172 def vediox():
173     ved=cv2.VideoCapture("imgx/vv.mp4")#打开视频
174     while True:
175         ret,tux=ved.read()
176         if ret== False:#判断视频是否播放完毕
177             break
178         else:
179             cv2.imshow("wideo1111",tux)#每帧显示
180             hsv=cv2.cvtColor(tux,cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换成HSV图片格式，对颜色敏感
181             lowx=np.array([37,43,46])#表格在后面给出
182             uppx=np.array([77,255,255])
183             # 播放此输出的目标是白色
184             tux2=cv2.inRange(hsv,lowx,uppx)#利用低指和高指匹配延时，所匹配的是绿色
185             #播放此输出的目标是原色
186             tux3 = cv2.bitwise_and(tux,tux, mask=tux2)
187 
188             cv2.imshow("video222",tux3)
189 
190             if 27==cv2.waitKey(20):#按键退出播放
191                 break
192 
193 
194 #.........................................................................
195 #创建一个窗口，中文显示会出乱码，第一个参数为窗口唯一标识字符串
196 #窗口大小可调整，默认参数为c v2.WINDOW_AUTOSIZE 根据图像大小自动创建大小
197 #可建多个
198 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL)
199 
200 
201 #.........................................................................
202 #创建鼠标点击事件回调函数,（事件，x轴位置，y轴位置，标记，属性）
203 def drawxxx(event,x,y,flags,param):
204     if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
205         print("鼠标按下",x,y)
206     #elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
207        # print("鼠标滑动")
208     elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
209         print("鼠标抬起")
210 
211 #注册鼠标监听事件(窗口，回调函数）
212 cv2.setMouseCallback("东小东标题",drawxxx)
213 
214 #.........................................................................
215 t1=cv2.getTickCount()#利用cpu时间......
216 #xgtp()#调用图片像素遍历函数
217 #cjtx()#调用创建图形函数
218 #vediox()#调用视频处理函数
219 #tongdao()#通道处理
220 #pixel_operation()#像素点的加减乘除等处理
221 #pictureArea()#图片区域处理
222 #fill_color()#泛洪填充，相似像素填充
223 t2=cv2.getTickCount()
224 timesx=(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()
225 print("花费时间：%s 毫秒"%(timesx*1000))
226 
227 
228 #显示图片，参数：（窗口唯一标识字符串，imread读入的图像）
229 #可以不基于窗口，可建多个
230 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)
231 
232 
233 #.........................................................................
234 #将图片保存，写入到文件
235 cv2.imwrite("2.jpg",imgviewx)
236 
237 
238 
239 #.........................................................................
240 #窗口退出
241 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
242 #等待时间到则返回-1，如有键盘按键按下则返回按键的ASCII码
243 #可使用print(cv2.waitKey(0))获取该按键值
244 keyx=cv2.waitKey(0)
245 print(keyx)
246 if keyx==27:
247     print("你按下了键盘的：ESC键")
248 
249 #.........................................................................
250 #销毁窗口，退出程序
251 cv2.destroyAllWindows()

模拟实现一个简单的拍照程序：

 1 import cv2            #导入opencv库
 2 import numpy as np
 3 
 4 #调用摄像头
 5 def videox():
 6     vix=cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头
 7     while True:
 8         ret,tu=vix.read()    # ret为返回值，tu为当前帧
 9         tu1=cv2.flip(tu,1)   #图像反转，1为左右对换，-1为上下对换
10         cv2.imshow("东小东标题",tu1)  #显示图片在窗口上
11         if 65==cv2.waitKey(10):        #等待大写 A 键盘按键按下
12             cv2.imwrite("DONG.jpg",tu1)#保存停止帧图片
13             break
14 
15 cv2.namedWindow("东小东标题")#创建一个窗口，中文显示会出乱码问题
16 
17 videox()  #调用摄像头函数
18 
19 print(cv2.waitKey(0))#等待任意键按下，并输出该按键的值
20 
21 cv2.destroyAllWindows()#销毁窗口

直方图基本：

import cv2 #导入opencv库
import numpy
#直方图均衡化，对比度改变
def equalization_rgb(imgtu):
    #只能使用灰度图片
    imgx=cv2.cvtColor(imgtu,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#转换为灰度

    #默认参数，自接使用
    #imgtu=cv2.equalizeHist(imgx)#均衡化

    #可修改参数clipLimit的值得到不一样效果
    chanlx=cv2.createCLAHE(clipLimit=30.0,tileGridSize=(8,8))
    imgtu=chanlx.apply(imgx)

    cv2.imshow("equalization",imgtu)#显示


#直方图比较，图片相似度比较，遍历像素点，速度慢慢
def create_compara(imgtu):
    h,w,t=imgtu.shape
    rgbx=numpy.zeros([16*16*16,1],numpy.float32)
    bsize=256/16
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            b=imgtu[row,col,0]
            g=imgtu[row,col,1]
            r=imgtu[row,col,2]
            index=numpy.int(b/bsize)*16*16+numpy.int(g/bsize)*16+numpy.int(r/bsize)
            rgbx[numpy.int(index),0]=rgbx[numpy.int(index),0]+1
    return rgbx

def compare_ing():
    img1=cv2.imread("imgx/xxG.png")
    img2=cv2.imread("imgx/xxR.png")
    hist1=create_compara(img1)
    hist2=create_compara(img2)
    cv2.imshow("img1111",img1)
    cv2.imshow("img2222",img2)
    va1=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    va2=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CORREL)
    va3=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CHISQR)
    print("巴氏距离，越小越相似（0,1）：",va1)
    print("相关性，越接近于1，越相似：",va2)
    print("卡方，越小越相似：",va3)


#读取一张图片，地址不能带中文
imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg")

#创建一个窗口，中文显示会出乱码
cv2.namedWindow("东小东标题")

#显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)

#------------------
#equalization_rgb(imgviewx)#直方图均衡化，提高对比度
compare_ing()#直方图比较，图片相似度

#-------------------

#窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
cv2.waitKey(0)

#销毁窗口，退出程序
cv2.destroyAllWindows()

模板匹配：

 1 import cv2 #导入opencv库
 2 
 3 #参数：（要寻找的目标，原图片）
 4 def templatex(img_target,img_root):
 5 
 6     #模板匹配方法
 7     #toolx=cv2.TM_SQDIFF_NORMED
 8     toolx=cv2.TM_CCORR_NORMED
 9     #toolx=cv2.TM_CCOEFF_NORMED
10 
11     h,w=img_target.shape[:2]#获取目标图像的高和宽
12     #操作匹配
13     result=cv2.matchTemplate(img_root,img_target,toolx)
14     #得到区域
15     min_x,max_x,min_y,max_y=cv2.minMaxLoc(result)
16 
17     #获取起始点坐标
18     if toolx==cv2.TM_SQDIFF_NORMED:
19         tl=min_y
20     else:
21         tl=max_y
22     #获取结束点坐标，其中tl[0]表示起始点x轴值，tl[1]表示y
23     br=(tl[0]+w,tl[1]+h)
24     #创建一个矩形框，参数（要写到的图片，起始点坐标，结束点坐标，颜色值，厚度）
25     cv2.rectangle(img_root,tl,br,(0,0,255),5)
26     #显示图片
27     cv2.imshow("img_rootxx",img_root)
28 
29 
30 
31 #读取一张图片，地址不能带中文
32 imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
33 
34 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
35 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL)
36 
37 #获取原图片截图
38 areax = imgviewx[110:529, 778:1200]
39 cv2.imshow("jjjttt",areax)
40 
41 templatex(areax,imgviewx)
42 
43 
44 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
45 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)
46 
47 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
48 cv2.waitKey(0)
49 
50 #销毁窗口，退出程序
51 cv2.destroyAllWindows()

二值化，黑白图片：

 1 import cv2 #导入opencv库
 2 
 3 #读取一张图片，地址不能带中文
 4 imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
 5 
 6 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
 7 cv2.namedWindow("东小东标题")
 8 
 9 imgviewx2=imgviewx.copy()
10 #得到灰度图片
11 imgviewx2=cv2.cvtColor(imgviewx2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
12 #二值化图像，黑白图像，只有0和1,0为0,1为255
13 ret,imgviewx2=cv2.threshold(imgviewx2,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
14 #二值化方法2
15 imgviewx2=cv2.adaptiveThreshold(imgviewx2,200,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,5)
16 
17 
18 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
19 cv2.imshow("img222222",imgviewx2)
20 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)
21 
22 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
23 cv2.waitKey(0)
24 
25 #销毁窗口，退出程序
26 cv2.destroyAllWindows()

附录：

HSV取值对应表：