OpenCV基本操作——OpenCV安裝及圖片讀取

一、OpenCV-Python的安裝

OpenCV是圖像預(yù)處理的重要工具，提供了眾多的支持Python的API，其安裝步驟如下：

配置Python環(huán)境

鍵盤輸入Windows+R鍵，輸入cmd，回車

在命令行中輸入pip install opencv-python(在輸入pip install opencv-python==x.x.x可以安裝指定版本的OpenCV-Pyhton包)，按下回車鍵，等待安裝即可

測(cè)試：在命令行下或者對(duì)應(yīng)環(huán)境的IDE中輸入以下代碼后執(zhí)行：

import cv2 as cv image = cv.imread("C:\Users\27914\Desktop\images\test1.jpeg")#路徑下必須有圖片 cv.imshow("image",image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

若能成功顯示圖片說明安裝成功

二、圖像讀取與色彩空間

1.圖像讀取與展示

OpenCV默認(rèn)的讀取的API是imread(),參數(shù)中第一個(gè)參數(shù)是圖片的路徑，第二參數(shù)是讀取的圖片的顏色類型（為可選參數(shù)），這里第二個(gè)參數(shù)flags主要會(huì)用到的三個(gè)類型：

cv.IMREAD_GRAYSCALE：返回原圖的灰度圖

cv.IMREAD_ANYDEPTH：保持原圖的通道數(shù)不變

cv.IMREAD_COLOR：返回一個(gè)彩色圖

圖像展示使用的API是imshow(),第一個(gè)參數(shù)是要展示的窗口名稱，第二個(gè)參數(shù)是要是的圖片對(duì)象

具體如下：

import cv2 as cv path1 = "C:\Users\2 path1 = "C:\Users\27914\Desktop\images\test1.jpeg" image = cv.imread(path1) cv.namedWindow("image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)#開啟一個(gè)窗口 cv.imshow("image",image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

若flags參數(shù)選定，如：

image = cv.imread(path1,cv.IMREAD_GRAYSCALE) cv.namedWindow("image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)#開啟一個(gè)窗口 cv.imshow("image",image) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

一般最多只會(huì)用到cv.IMREAD_GRAYSCALE。

waitKey(0)表示讓程序暫停，等待指令，0表示一直等待直到關(guān)閉；

destoryAllWindows(),表示關(guān)閉所有窗口。

2.圖像色彩空間的轉(zhuǎn)換

色彩空間轉(zhuǎn)換的API是cvtColor()，參數(shù)src是指要處理的原始圖像，參數(shù)code是指要轉(zhuǎn)換的色彩空間，在OpenCV中默認(rèn)讀取的色彩空間是BGR,故在初次轉(zhuǎn)換色彩空間時(shí)一般由BGR轉(zhuǎn)出，詳細(xì)代碼如下：

import cv2 as cv path1 = "C:\Users\27914\Desktop\images\test1.jpeg" image = cv.imread(path1) gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) hls = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HLS) lab = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2LAB) luv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2LUV) cv.imshow("image",image) cv.imshow("gray",gray) cv.imshow("hsv",hsv) cv.imshow("hls",hls) cv.imshow("lab",lab) cv.imshow("luv",luv) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

gray:

hsv:

這里只列出了比較重要的兩種色彩空間的輸出。

這里淺談一下hsv色彩空間：

在BGR色彩空間中，BGR代表的是顏色通道（B為藍(lán)色通道，G為綠色通道，R是紅色通道），在這個(gè)色彩空間只是生產(chǎn)了人類所能感知的顏色的種類，而并沒有注重顏色的深淺明暗，在圖像預(yù)處理中，我們要盡可能地得到圖像更加全方面的信息，而hsv色彩空間剛好可以滿足這個(gè)要求，hsv中h代表的是色彩，s代表深淺，v代表亮度，我們可以通過對(duì)h、s、v進(jìn)行閾值的分割得到不同亮度深淺的顏色，在色彩分割能夠起到很好的效果。

API OpenCV

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