永興的筆記-OpenCV-1基本操作

OpenCV是什麼？
OpenCV是一個基於BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
本文專欄將會與您一起學習OpenCV-Python

#建議在pip中安裝OpenCV-python
pip install opencv-python
#也可中anconda環境中安裝
conda install opencv

圖片建議單擊打開閱讀：

1、圖像的讀取：
cv2.imread(filename,flags=None)

• filename : 圖片的路徑
• flags : 讀取模式

flags	描述
cv2.IMREAD_COLOR	加載三通道彩色圖像，忽略透明度
cv2.IMREAD_GRAYSCALE	灰度模式加載圖像
cv2.IMREAD_UNCHANGED	使用alpha通道加載圖像，顯示圖像的透明度和半透明度（4通道）

阿爾法通道：是指一張圖片的透明和半透明度。一個使用32位存儲的圖片，每8位表示紅綠藍，和阿爾法通道。在這種情況下，就不光可以表示透明還是不透明，阿爾法通道還可以表示256級的半透明度。
2、圖像的顯示：
cv2.imshow(winname,mat)

• winname ：圖像顯示的窗口名
• mat ：需要顯示的圖片的對象名

3、等待任意按鍵：
cv2.waitKey(delay=None)

• delay ： 延時的時間
  當 dalay = 0 :表示 forever 永不退出
  dalay 的單位爲： 毫秒
  ord(c )

• c:字符
  轉換爲 Unicode 值
  
  ESC鍵的 ASCLL 值爲 27
  #圖像等待 delay>0: 延時 單位爲毫秒 delay<=0: 無限等待鍵盤輸入

4、關閉窗口：
關閉所有窗口：
cv2.destroyAllWindows()
關閉指定窗口：
destroyWindows(wname)

5、圖像的保存：
cv2.imwrite(filename,img,params=None)

• filename : 文件夾的路徑
• params:此參數針對特定的圖片格式
  對於JPEG，其表示的是圖像的質量，用0-100的整數表示，默認爲95。 注意，cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY類型爲Long，必須轉換成int
  PNG，第三個參數表示的是壓縮級別。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，從0到9,壓縮級別越高，圖像尺寸越小。默認級別爲3：

import cv2
img1 = cv2.imread("first.jpg")
cv2.imshow("windowsimg1",img1)
print(chr(27))
k = cv2.waitKey()
if k == 27 :
    print("1")
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):
    cv2.imwrite("second.jpg",img1)
    cv2.destroyAllWindows()

6、圖像通道的分離與合併：
一般情況下圖片通道的排序爲：RGB 。 但是在OpenCV中默認的排序爲 BGR
分離通道：
cv2.split(m,mv=None)

• m:需要分離通道的圖像對象

import cv2
img = cv2.imread("first.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
b,g,r = cv2.split(img) #彩色圖像三通道，灰度圖像單通道
cv2.imshow("b",b)
cv2.imshow("g",g)
cv2.imshow("r",r)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

7、獲取圖像屬性：
image.shape
(行數，列數，通道數）
image.size
輸出圖像像素總和

import cv2
img = cv2.imread("first.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
print(img.shape)
print(img.size)

生成全0數組：
np.zeros(shape,dtype=float)

• shape:數組的屬性
• dtype:類型

8、合併通道
cv2.merge(mv,dst=None)

• mv:合併的通道

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("first.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED)
zreo = np.zeros(img.shape[:2],dtype="uint8") #大小與img圖像相同的生成二階全0數組
#格式爲uint8否則imshow不能顯示
b,g,r = cv2.split(img)
cv2.imshow("blue",cv2.merge([b,zreo,zreo]))
cv2.imshow("green",cv2.merge([zreo,g,zreo]))
cv2.imshow("red",cv2.merge([zreo,zreo,r]))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

5、ROI感興趣區域：
簡單來說就是進行圖像數組切片，獲取感興趣區域

import cv2
img = cv2.imread("first.jpg")
imgROI = img[123:412,234:879] #設置感興趣區域
cv2.imshow("ROI",imgROI)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

練習題：
分別以彩色模式和灰度模型讀取一幅圖像，分離出彩色圖像的RGB通道得到3副圖像，然後依次顯示出4副圖像，顯示圖像時按s保存圖像，圖像名稱爲該圖像的顏色，最後合成通道顯示彩色圖像，按 “q”鍵關閉後，然後顯示你感興趣的RIO區域，按ESC鍵關閉。最後輸出圖像的屬性。

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