计算机视觉系列-图像基本操作（5）

      OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。构建OpenCV的目的是为计算机视觉应用程序提供公共基础设施，并加速在商业产品中使用机器感知。作为BSD许可的产品，OpenCV使企业可以很容易地使用和修改代码。OpenCV超过2500个优化算法，包括一套全面的经典和先进的计算机视觉和机器学习算法，可以用来检测和识别人脸、识别对象、视频分类、跟踪相机移动、跟踪移动物体、提取对象的三维模型,从立体相机产生三维点云图像，集成到一起产生一个高分辨率图像的场景,从图像数据库发现近似图像,从使用闪光灯拍摄的图像中删除红眼,及跟随眼球运动,识别景物，建立标记以增强现实等。OpenCV拥有超过4.7万的用户社区，估计下载量超过1800万。OpenCV被广泛用于公司、研究小组和政府机构。

  谷歌、雅虎、微软、英特尔、IBM、索尼、本田、丰田等老牌公司使用OpenCV库，还有许多初创公司，如Applied Minds、VideoSurf和Zeitera，都广泛使用OpenCV。OpenCV具有c++， Python, Java和MATLAB接口，支持Windows, Linux, Android和Mac OS。OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，有一个模板化的接口，可以与STL容器无缝地工作。

     本文图像基本操作基于OpenCV实现，图像示例如下:

• 数据读取-图像

cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像

cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
%matplotlib inline 


img=cv2.imread('cat.jpg')

运行结果如下：

array([[[142, 151, 160],
        [146, 155, 164],
        [151, 160, 170],
        ...,
        [156, 172, 185],
        [155, 171, 184],
        [154, 170, 183]],


       [[108, 117, 126],
        [112, 123, 131],
        [118, 127, 137],
        ...,
        [155, 171, 184],
        [154, 170, 183],
        [153, 169, 182]],


       [[108, 119, 127],
        [110, 123, 131],
        [118, 128, 138],
        ...,
        [156, 169, 183],
        [155, 168, 182],
        [154, 167, 181]],


       ...,


       [[162, 186, 198],
        [157, 181, 193],
        [142, 166, 178],
        ...,
        [181, 204, 206],
        [170, 193, 195],
        [149, 172, 174]],


       [[140, 164, 176],
        [147, 171, 183],
        [139, 163, 175],
        ...,
        [169, 187, 188],
        [125, 143, 144],
        [106, 124, 125]],


       [[154, 178, 190],
        [154, 178, 190],
        [121, 145, 157],
        ...,
        [183, 198, 200],
        [128, 143, 145],
        [127, 142, 144]]], dtype=uint8)

• 图像的显示

#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()
def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img) 
    cv2.waitKey(0) 
    cv2.destroyAllWindows()

img=cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img


#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(10000) 
cv2.destroyAllWindows()

• 图像保存 

cv2.imwrite('mycat.png',img)

• 数据读取-视频

cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，例如0,1。

如果是视频文件，直接指定好路径。

vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 检查是否打开正确
if vc.isOpened(): 
    oepn, frame = vc.read()
else:
    open = False


while open:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame,  cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('result', gray)
        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27:
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()

• 截取部分图像数据

img=cv2.imread('cat.jpg')
cat=img[0:50,0:200] 
cv_show('cat',cat)

• 颜色通道提取

b,g,r=cv2.split(img)
r
array([[160, 164, 170, ..., 185, 184, 183],
       [126, 131, 137, ..., 184, 183, 182],
       [127, 131, 138, ..., 183, 182, 181],
       ...,
       [198, 193, 178, ..., 206, 195, 174],
       [176, 183, 175, ..., 188, 144, 125],
       [190, 190, 157, ..., 200, 145, 144]], dtype=uint8)

• 边界填充

top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)


replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)


import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')


plt.show()

BORDER_REPLICATE：复制法，复制最边缘像素。

BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制 例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb

BORDER_REFLECT_101：反射法，以最边缘像素为轴对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba

BORDER_WRAP：外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg

BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充。

• 数值计算

img_cat=cv2.imread('cat.jpg')
img_dog=cv2.imread('dog.jpg')


img_cat2= img_cat +10 
img_cat[:5,:,0]




array([[142, 146, 151, ..., 156, 155, 154],
       [108, 112, 118, ..., 155, 154, 153],
       [108, 110, 118, ..., 156, 155, 154],
       [139, 141, 148, ..., 156, 155, 154],
       [153, 156, 163, ..., 160, 159, 158]], dtype=uint8)

• 图像融合

img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))
img_dog.shape
res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)
plt.imshow(res)

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4)
plt.imshow(res)

res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1, fy=3)
plt.imshow(res)