OpenCV基礎(chǔ)知識入門

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本文旨在讓你快速入門opencv。

OpenCV

OpenCV是計算機(jī)視覺中最受歡迎的庫，最初由intel使用C和C ++進(jìn)行開發(fā)的，現(xiàn)在也可以在python中使用。該庫是一個跨平臺的開源庫，是免費使用的。OpenCV庫是一個高度優(yōu)化的庫，主要關(guān)注實時應(yīng)用程序。

OpenCV庫是2500多種優(yōu)化算法的組合，可用于檢測和識別不同的人臉，實時識別圖像中的對象，使用視頻和網(wǎng)絡(luò)攝像頭對不同的人類動作進(jìn)行分類，跟蹤攝像機(jī)的運(yùn)動，跟蹤運(yùn)動對象（例如汽車，人等），實時計數(shù)對象，縫合圖像來產(chǎn)生高分辨率圖像，從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像，從使用閃光燈拍攝的圖像中消除紅眼并提高圖像質(zhì)量，跟蹤眼睛的運(yùn)動，跟蹤臉部等。

它擁有大約4.7萬活躍用戶社區(qū)，下載量超過1800萬。谷歌，亞馬遜，特斯拉，微軟，本田等許多大公司都使用Open cv來改善他們的產(chǎn)品，它更是驅(qū)動了AI的發(fā)展。

先決條件

在開始編寫代碼之前，我們需要在設(shè)備上安裝opencv。

如果你是ProIn編程專家，并且熟悉每個IDE，那么請使用Pycharm并從設(shè)置中的程序包管理器安裝OpenCV-python。

如果你是初學(xué)者或中級程序員，或者只是想關(guān)注博客，那么我們將使用代碼編輯器而不是IDE。

只需轉(zhuǎn)到Visual Studio Code網(wǎng)站并根據(jù)你的操作系統(tǒng)下載最新版本即可。

• https://code.visualstudio.com/download

現(xiàn)在，我們將創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境，并在其中安裝opencv。打開終端，然后使用cd定位到桌面，使用mkdir 創(chuàng)建一個名為opencv的文件夾，然后運(yùn)行以下命令。

python?-m?venv?env??

現(xiàn)在，使用env\scripts\activate激活環(huán)境，你會在C:\Users\username\Desktop\opencv之前看到小括號(env)出現(xiàn)。

現(xiàn)在，只需使用pip安裝OpenCV。

pip?install?opencv-python

我們會在本文中涵蓋7個主題

1. 讀，寫和顯示圖像

2. 讀取視頻并與網(wǎng)絡(luò)攝像頭集成

3. 調(diào)整大小和裁剪圖像

4. 基本的圖像過濾器使用的函數(shù)

5. 繪制不同的形狀

6. 在圖像上書寫文字

7. 檢測并裁剪臉部

讀，寫和顯示圖像

要使用Opencv讀取圖像，我們有imread()函數(shù); 要顯示圖像，有imshow()函數(shù)，而對于書寫，我們有imwrite()函數(shù)。讓我們看看它們的語法。

imread()：

img?=?cv2.imread("PATH_TO_IMAGE.jpg/png")
Example
img?=?imread("images/dog0.jpg")

imshow():

cv2.imshow("WINDOW?NAME",IMG_VAR)
Example
imshow("Dog?Image",img)

imwrite():

cv2.imwrite(FILENAME,?IMAGE)
filename:?A?string?representing?the?file?name.?The?filename?must?include?image?format?like?.jpg,?.png,?etc.
image:?It?is?the?image?that?is?to?be?saved.
Example
cv2.imwrite('images/img',img)

讀取視頻并與網(wǎng)絡(luò)攝像頭集成

讀取視頻文件與在OpenCV中讀取圖像文件非常相似，區(qū)別在于我們使用了cv2.videocapture。

句法

video?=?cv2.VideoCapture("FILEPATH.mp4")
Example
video?=?cv2.VideoCapture("video/dog/dog.mp4")

視頻是許多幀結(jié)合在一起的集合，每幀都是一幅圖像。要使用OpenCV觀看視頻，我們只需要使用while循環(huán)顯示視頻的每一幀。

while?True:
???success?,?img?=?cap.read()
???cv2.imshow("Video",img)
???if?cv2.waitKey(1)?&?0xff==ord('q'):##key?'q'?will?break?the?loop
???????break

要與網(wǎng)絡(luò)攝像頭集成，我們需要傳遞網(wǎng)絡(luò)攝像頭的端口值而不是視頻路徑。如果你使用的是筆記本電腦，但沒有連接任何外部網(wǎng)絡(luò)攝像頭，則只需傳遞參數(shù)0；如果你有外部網(wǎng)絡(luò)攝像頭，則傳遞參數(shù)1。

cap?=?cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3,640)??##?Frame?width
cap.set(4,480)??##?Frame?Height
cap.set(10,100)?##?Brightness
while?True:
???success,?img?=?cap.read()
???cv2.imshow("Video",img)
???if?cv2.waitKey(1)?&?0xff?==?ord('q'):
????????break

調(diào)整大小和裁剪圖像

調(diào)整大小是更改圖像形狀的過程。在Opencv中，我們可以使用resize函數(shù)調(diào)整圖像形狀的大小。

句法

cv2.resize(IMG,(WIDTH,HEIGHT))
IMG:?image?which?we?want?to?resize
WIDTH:?new?width?of?the?resize?image
HEIGHT:?new?height?of?the?resize?image
Example
cv2.resize(img,(224,224))

要首先調(diào)整圖像的大小，我們需要知道圖像的形狀。我們可以使用shape來找到任何圖像的形狀，然后根據(jù)圖像形狀，可以增加或減小圖像的大小。讓我們看看示例。

import?cv2
img?=?cv2.imread("images/img0.jpg")?##Choose?any?image
print(img.shape)
imgResize?=?cv2.resize(img,(224,224))?##Decrease?size
imgResize2?=?cv2.resize(img,(1024,1024))?##Increase?size
cv2.imshow("Image",img)
cv2.imshow("Image?Resize",imgResize)
cv2.imshow("Image?Increase?size",imgResize2)
print(imgResize.shape)
cv2.waitKey(0)

如果你不想對寬度和高度進(jìn)行硬編碼，也可以使用形狀，然后使用索引來增加寬度和高度。

import?cv2
img?=?cv2.imread("images/img0.jpg")?##Choose?any?image
print(img.shape)
shape?=?img.shape
imgResize?=?cv2.resize(img,(shape[0]//2,shape[1]//2))##Decrease?size
imgResize2?=?cv2.resize(img,(shape[0]*2,shape[1]*2))?##Increase?size
cv2.imshow("Image",img)
cv2.imshow("Image?Resize",imgResize)
cv2.imshow("Image?Increase?size",imgResize2)
print(imgResize.shape)
cv2.waitKey(0)

裁剪圖像

裁剪是獲取圖像的一部分過程。在OpenCV中，我們可以通過定義裁剪后的矩形坐標(biāo)來執(zhí)行裁剪。

句法

imgCropped?=?img[y1:y2,?x1:x2]
(x1,y1):?top-left?vertex
(x2,y2):?bottom-right?vertex
Example
imgCropped?=?img[0:100,200:200]

使用裁剪方法，讓我們嘗試從圖像中獲取蒙娜麗莎的臉。

import?cv2
img?=?cv2.imread("images/img0.jpg")
imgCropped?=?img[50:250,120:330]
cv2.imshow("Image?cropped",imgCropped)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

你也可以使用paint來找到（x1，y1），（x2，y2）的正確坐標(biāo)。

右鍵單擊圖像并保存，嘗試從圖像中獲取王卡。

提示：使用paint來找到正確的坐標(biāo)，最后使用調(diào)整大小來增加裁剪圖像的大小。

“在尋求解決方案之前，請嘗試自己動手做?！?/span>

?解決方案- https://gist.github.com/Abhayparashar31/9b01473431de765c0a73e81271233d91

基本的圖像過濾器使用的函數(shù)

我們可以在圖像上使用許多基本的濾鏡操作，例如將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，模糊圖像等等。讓我們一一看一下比較重要的操作。

將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像

要將圖像轉(zhuǎn)換為灰度，我們可以使用一個函數(shù)cvtColor，這里我們將cv2.COLOR_BGR2GRAY作為參數(shù)傳遞。

imgGray?=?cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)
IMG:?Original?image
CODE:?Conversion?code?for?Gray(COLOR_BGR2GRAY)
Example
imgGray?=?cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

將圖像轉(zhuǎn)為HSV

要將圖像轉(zhuǎn)換為HSV，我們可以使用函數(shù)cvtColor，這里我們將cv2.COLOR_BGR2HSV作為參數(shù)傳遞。它主要用于對象跟蹤。

imgGray?=?cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)
IMG:?Original?image
CODE:?Conversion?code?for?Gray(COLOR_BGR2HSV)
Example
imgHsv?=?cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

圖像模糊

模糊用于去除圖像中的多余噪聲，也稱為平滑，這是對圖像應(yīng)用低通濾波器的過程。要在Opencv中使用模糊，我們有一個函數(shù)GaussianBlur。

imgBlur?=?cv2.GaussianBlur(img,(sigmaX,sigmaY),kernalSize)
kernalsize???A?Size?object?representing?the?size?of?the?kernel.
sigmaX???A?variable?representing?the?Gaussian?kernel?standard?deviation?in?X?direction.
sigmaY?-?same?as?sigmaX
Exmaple
imgBlur?=?cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

邊緣檢測

在OpenCV中，我們使用Canny邊緣檢測器來檢測圖像中的邊緣，也有不同的邊緣檢測器，但最著名的是Canny邊緣檢測器。Canny邊緣檢測器是一種邊緣檢測算子，它使用多階段算法來檢測圖像中的大范圍邊緣，它由John F. Canny在1986年開發(fā)。

imgCanny?=?cv2.Canny(img,threshold1,threshold2)
threshold1,threshold2:Different?values?of?threshold?different?for?every?images
Example
imgCanny?=?cv2.Canny(img,100,150)

膨脹

膨脹是用來增加圖像中邊緣的大小。首先，我們定義一個大小為奇數(shù)(5,5)的核矩陣，然后利用核函數(shù)對圖像進(jìn)行放大。我們對Canny邊緣檢測器的輸出圖像進(jìn)行了放大處理。

kernel?=?np.ones((5,5),np.uint8)?##?DEFINING?KERNEL?OF?5x5
imgDialation?=?cv2.dilate(imgCanny,kernel,iterations=1)?##DIALATION

腐蝕

腐蝕是擴(kuò)張的反面，它用于減小圖像邊緣的尺寸。首先，我們定義一個奇數(shù)（5,5）的核矩陣大小，然后使用核對圖像執(zhí)行腐蝕。我們對Canny邊緣檢測器的輸出圖像施加腐蝕。

kernel?=?np.ones((5,5),np.uint8)?##?DEFINING?KERNEL?OF?5x5
imgDialation?=?cv2.erode(imgCanny,kernel,iterations=1)?##EROSION

現(xiàn)在，在同一程序中將所有基礎(chǔ)函數(shù)應(yīng)用于Monalisa映像。

繪制不同的形狀

我們可以使用OpenCV來繪制矩形，圓形，直線等不同的形狀。

矩形：

要在圖像上繪制矩形，我們使用矩形函數(shù)。在函數(shù)中，我們傳遞寬度，高度，X，Y，RGB中的顏色，厚度作為參數(shù)。

cv2.rectangle(img,(w,h),(x,y),(R,G,B),THICKNESS)
w:?width
h:?height
x:?distance?from?x?axis
y:?distance?from?y?axis
R,G,B:?color?in?RGB?form?(255,255,0)
THICKNESS:?thickness?of?rectangel(integer)
Example
cv2.rectangle(img,(100,300),(200,300),(255,0,255),2)

圓：

要繪制一個圓，我們使用cv2.circle。我們傳遞x，y，半徑大小，RGB形式的顏色，厚度作為參數(shù)。

cv2.circle(img,(x,y),radius,(R,G,B),THICKNESS)
x:?distance?from?x?axis
y:?distance?from?y?axis
radius:?size?of?radius(integer)
R,G,B:?color?in?RGB?form?(255,255,0)
THICKNESS:?thickness?of?rectangel(integer)
Example
cv2.circle(img,(200,130),90,(255,255,0),2)

線：

要繪制一條線，我們使用cv2.line，使用起點（x1，y1），終點（x2，y2），RGB形式的顏色，厚度作為參數(shù)。

cv2.line(img,(x1,y1),(x2,y2),(R,G,B),THICKNESS)
x1,y1:?start?point?of?line?(integer)
x2,y2:?end?point?of?line?(integer)
R,G,B:?color?in?RGB?form?(255,255,0)
THICKNESS:?thickness?of?rectangel(integer)
Example
cv2.line(img,(110,260),(300,260),(0,255,0),3)

在圖像上書寫文字

在OpenCV中，我們有一個函數(shù)cv2.puttext, 可以在特定位置的圖像上寫文本。它以圖像，文本，x，y，顏色，字體，字體比例，粗細(xì)為輸入。

cv2.putText(img,text,(x,y),FONT,FONT_SCALE,(R,G,B),THICKNESS)
img:?image?to?put?text?on
text:?text?to?put?on?image
X:?text?distance?from?X?axis
Y:?text?distance?from?Y?axis
FONT:?Type?of?FONT?(ALL?FONT?TYPES)
FONT_SCALE:?Scale?of?Font(Integer)
R,G,B:?color?in?RGB?form?(255,255,0)
THICKNESS:?thickness?of?rectangel(integer)
Example
cv2.putText(img,"HELLO",(120,250),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1,(255,255,255),2)

下載Monalisa圖片。

任務(wù)：使用形狀和文本為左側(cè)圖像中所示的Monalisa臉創(chuàng)建框架。

提示：首先是一個圓形，然后是矩形，然后根據(jù)圓形和矩形放置文本，最后根據(jù)文本放置一行。

?解決方案- ?https://gist.github.com/Abhayparashar31/af36bf25ce61345266db4b54aba33be1

檢測并裁剪臉部

在創(chuàng)建人臉識別系統(tǒng)時，人臉檢測是非常有用的。在OpenCV中，我們提供了許多可用于不同目的的預(yù)訓(xùn)練haar級聯(lián)分類器。在OpenCV GitHub上查看分類器的完整列表。

• https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

為了檢測OpenCV中的人臉，我們使用了haarcascade_frontalface_default.xml分類器，它會返回我們圖像的四個坐標(biāo)（w，h，x，y），使用這些坐標(biāo)，我們將在臉部上繪制一個矩形，然后使用相同的坐標(biāo)來裁剪臉部?，F(xiàn)在使用imwrite，我們將裁剪的圖像保存在目錄中。

import?cv2
#?Load?the?cascade
face_cascade?=?cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
#?Read?the?input?image
img?=?cv2.imread('images/img0.jpg')
#?Convert?into?grayscale
gray?=?cv2.cvtColor(img,?cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#?Detect?faces
faces?=?face_cascade.detectMultiScale(gray,?1.3,?4)
#?Draw?rectangle?around?the?faces
for?(x,?y,?w,?h)?in?faces:
????cv2.rectangle(img,?(x,?y),?(x+w,?y+h),?(255,?0,?0),?2)
????#?Cropping?Face
????crop_face?=?img[y:y?+?h,?x:x?+?w]
????#Saving?Cropped?Face
????cv2.imwrite(str(w)?+?str(h)?+?'_faces.jpg',?crop_face)
cv2.imshow('img',?img)
cv2.imshow("imgcropped",crop_face)
cv2.waitKey()

參考文獻(xiàn)

[1] https://opencv.org/about/

[2] https://pypi.org/project/opencv-python/

[3] https://www.murtazahassan.com/

參考鏈接：https://medium.com/towards-artificial-intelligence/learn-everything-about-open-cv-ed485a3007f1

☆ END ☆