opencv基礎教程 之 圖像基礎和繪圖

1，教程：感謝小強

2，用argparse傳參數來顯示一張圖片

#!/usr/bin/python    #linux系統
#coding=utf-8

import cv2
import argparse    #python很經常使用的一個自帶包

ap=argparse.ArgumentParser()    #先實例化一個argparse
ap.add_argument("--image","-i",required=True,help="path to the image")    #調用argparse下的一個方法，這樣咱們就能夠告訴程序，咱們後面輸入的參數是個什麼參數，參數是：標籤全稱，簡稱，參數是否是必須的（required），action=「function」（可選參數），help：顯示幫助信息
args=vars(ap.parse_args())  #參數名和內容的鍵值對字典，這個直接記住吧，估計是讓參數名和參數的實際值造成了一個字典，字典名字叫args

image=cv2.imread(args["image"])    
print "height",image.shape[0],"px"
print "width",image.shape[1],"px"
print "channels",image.shape[2]
cv2.imshow("image",image)    #圖像顯示出來

image[0:5,0:5,]=(0,0,255)    #把圖像y軸上0-5，x軸上0-5的像素變成紅色，打印出來
cv2.imshow("color",image)

  (h,w)=image.shape[:2]
  (cx,cy)=(w/2,h/2) #圖像中心點

  t1=image[0:cy,0:cx]   #截取左上角的pic
  cv2.imshow("part1",t1)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 3，opencv繪圖

#!/usr/bin/python
#!coding=utf-8

import numpy as np
import cv2

# 初始化一塊400*600的畫布（至關於生成一個numpy數組，也就是一幅圖像），注意這裏的畫布是三通道的，也就是彩色圖像
canvas = np.zeros((400, 600, 3), dtype="uint8")    #注意400是高度y軸，600是寬度

# 畫一條綠線
green = (0, 255, 0)
# 起點(0, 0)至終點(600, 400)，顏色綠色。PS.這裏有一個默認參數，線寬默認爲1個像素
cv2.line(canvas, (0, 0), (600, 400), green，4)    #畫布，開始座標，終點座標，線的顏色和線的粗細
cv2.imshow("Canvas", canvas)    #顯示出來瞅瞅
cv2.waitKey(0)

cv2.rectangle(canvas,(0,0),(15,150),green,1)    #畫矩形的函數：rectangle，須要的是指定原點（矩形的左上角）和矩形的水平寬度和高度，日後是線條顏色 和寬度，注意寬度是-1的時候表示填充
cv2.imshow("Canvas", canvas)  #顯示出來瞅瞅
cv2.waitKey(0)

 cv2.circle(canvas,(100,150),50,(255,255,255))    #畫一個圓形，圓心座標（x，y），半徑50，顏色（255,255,255,）白色

 cv2.imshow("Canvas", canvas)
 cv2.waitKey(0)

4,基礎圖像操做

  1 #!/usr/bin/python
  2 #coding=utf-8
  3 
  4 import sys
  5 import cv2
  6 
  7 import numpy as np
  8 
  9 input_file=sys.argv[1]
 10 img=cv2.imread(input_file)
 11 cv2.imshow('original',img)
 12 
 13 #裁剪圖像，對shape函數不甚理解
 14 h,w=img.shape[:2]
 15 start_row,end_row=int(0.21*h),int(0.73*h)
 16 start_col,end_col=int(0.37*w),int(0.92*w)
 17 img_cro=img[start_row:end_row,start_col:end_col]
 18 cv2.imshow('img_cro',img_cro)
 19 
 20 #把圖像的長寬都乘以1.3，對熱死則函數和參數不甚理解
 21 scaling_factor=1.3
 22 img_scaled=cv2.resize(img,None,fx=scaling_factor,fy=scaling_factor,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
 23 cv2.imshow('scaled',img_scaled)
 24 
 25 #把圖像變扁
 26 img_scaled=cv2.resize(img,(250,400),interpolation=cv2.INTER_AREA)
 27 cv2.imshow("skewe",img_scaled)
 28 cv2.waitKey()
 29 
 30 #圖像保存到輸出文件
 31 output_file=input_file[:4]+'__cropped.jpg'
 32 cv2.imwrite(output_file,img_cropped)
 33 
 34 cv2.waitKey()

 5,圖像直方圖均衡化

目前不甚理解

#!user/bin/python
#!coding=utf-8

import sys
import cv2
import numpy as np

input_file=sys.argv[1]
img=cv2.imread(input_file)

img_gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("gray",img_gray)    #顯示原圖的灰度圖

#均衡灰度直方圖
img_gray_histeq=cv2.equalizeHist(img_gray)
cv2.imshow('equlized',img_gray_histeq)    #不只是灰色的，並且像是銳化過了，像素差異被加強了

#目前直方圖均衡化只適合亮度通道，因此彩色的圖在均衡化以前須要轉換到YUV色彩空間
img_yuv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2YUV)
#均衡y通道，感受轉換的是red通道
img_yuv[:,:,0]=cv2.equalizeHist(img_yuv[:,:,0])
#轉換回bgr
img_histeq=cv2.cvtColor(img_yuv,cv2.COLOR_YUV2BGR)
cv2.imshow('input',img)    #這個是原圖
cv2.imshow('histeq',img_histeq)    #這個圖感受顏色被加深了，就是img_gray_histeq圖帶了顏色

cv2.waitKey()