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OpenCV半小時掌握基本操作之圖像處理

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【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小時學會基本操作⚠️圖像處理

概述

OpenCV 是一個跨平臺的計算機視覺庫, 支持多語言, 功能強大. 今天小白就帶大家一起攜手走進 OpenCV 的世界.

圖像處理

圖像處理是非常基礎和關鍵的, 今天就帶大家來一起了解一下圖像處理.

轉換圖像

cv.cvtColor可以幫助我們轉換圖片通道.

格式:

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

參數:

  • src: 需要轉換的圖片
  • code: 顏色空間轉換碼
  • dst: 輸出圖像大小深度相同, 可選參數
  • desCn: 輸出圖像的顏色通道, 可選參數

轉換成灰度圖

RGB 到灰度圖轉換公式:

Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

例子:

# 讀取數據
img = cv2.imread("cat.jpg")

# 轉換成灰度圖
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 輸出維度
print(img_gray.shape)  # (554, 640)

# 展示圖像
cv2.imshow("img_gray", img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

HSV

HSV (Hue, Saturation, Value) 是根據顏色的直觀特性由 A.R. Smith 在 1978 年創建的一種顏色空間.

例子:

# 轉換成hsv
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 輸出維度
print(img_hsv.shape)  # (554, 640, 3)

# 展示圖像
cv2.imshow("img_hsv", img_hsv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

YUV

YUV 是一種顏色編碼的方法, 主要用在視頻, 圖形處理流水線中.

例子:

# 讀取數據
img = cv2.imread("cat.jpg")

# 轉換成hsv
img_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)

# 輸出維度
print(img_yuv.shape)  # (554, 640, 3)

# 展示圖像
cv2.imshow("img_yuv", img_yuv)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

二值化操作

格式:

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

參數:

  • src: 需要轉換的圖
  • thresh: 閾值
  • maxval: 超過閾值所賦的值
  • type: 二值化操作類型

返回值:

  • ret: 輸入的閾值
  • dst: 處理好的圖片

原圖

Binary

大于閾值的設為 255, 低于或等于閾值的為 0.

例子:

# 讀取數據
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 二值化
ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh1", thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

Binary Inverse

與 Binary 相反.

例子:

# 讀取數據
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 二值化
ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh2", thresh2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

Trunc

大于閾值的設為 255, 低于或等于閾值的不變.

例子:

# 讀取數據
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# 截斷
ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh3", thresh3)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

Tozero

大于閾值部分不變, 否則設為 0.

代碼:

# 讀取數據
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# Tozero
ret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh4", thresh4)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

Tozero Inverse

與 Tozero 相反.

代碼:

# 讀取數據
img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")

# Tozero
ret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)

# 圖片展示
cv2.imshow("thresh5", thresh5)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出結果:

到此這篇關于OpenCV半小時掌握基本操作之圖像處理的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV圖像處理內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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