OpenCV半小时掌握基本操作之图像处理 OpenCV半小时掌握基本操作之图

概述
图像处理
转换图像
转换成灰度图
HSV
YUV
二值化操作
原图
Binary
Binary Inverse
Trunc
Tozero
Tozero Inverse

【OpenCV】??高手勿入! 半小时学会基本操作??图像处理

概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.

图像处理图像处理是非常基础和关键的, 今天就带大家来一起了解一下图像处理.

转换图像 cv.cvtColor可以帮助我们转换图片通道.
格式:

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

参数:

src: 需要转换的图片
code: 颜色空间转换码
dst: 输出图像大小深度相同, 可选参数
desCn: 输出图像的颜色通道, 可选参数

转换成灰度图 RGB 到灰度图转换公式:

Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B

例子:

# 读取数据img = cv2.imread("cat.jpg")# 转换成灰度图img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 输出维度print(img_gray.shape)# (554, 640)# 展示图像cv2.imshow("img_gray", img_gray)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

HSV HSV (Hue, Saturation, Value) 是根据颜色的直观特性由 A.R. Smith 在 1978 年创建的一种颜色空间.
例子:

# 转换成hsvimg_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 输出维度print(img_hsv.shape)# (554, 640, 3)# 展示图像cv2.imshow("img_hsv", img_hsv)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

YUV YUV 是一种颜色编码的方法, 主要用在视频, 图形处理流水线中.
例子:

# 读取数据img = cv2.imread("cat.jpg")# 转换成hsvimg_yuv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YUV)# 输出维度print(img_yuv.shape)# (554, 640, 3)# 展示图像cv2.imshow("img_yuv", img_yuv)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

二值化操作格式:

ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)

参数:

src: 需要转换的图
thresh: 阈值
maxval: 超过阈值所赋的值
type: 二值化操作类型

返回值:

ret: 输入的阈值
dst: 处理好的图片

原图

文章图片

Binary 大于阈值的设为 255, 低于或等于阈值的为 0.
例子:

# 读取数据img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")# 二值化ret, thresh1 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 图片展示cv2.imshow("thresh1", thresh1)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

Binary Inverse 与 Binary 相反.
例子:

# 读取数据img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")# 二值化ret, thresh2 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)# 图片展示cv2.imshow("thresh2", thresh2)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

Trunc 大于阈值的设为 255, 低于或等于阈值的不变.
例子:

# 读取数据img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")# 截断ret, thresh3 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)# 图片展示cv2.imshow("thresh3", thresh3)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

Tozero 大于阈值部分不变, 否则设为 0.
代码:

# 读取数据img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")# Tozeroret, thresh4 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO)# 图片展示cv2.imshow("thresh4", thresh4)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

文章图片

Tozero Inverse 与 Tozero 相反.
代码:

# 读取数据img_gray = cv2.imread("cat_gray.jpg")# Tozeroret, thresh5 = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_TOZERO_INV)# 图片展示cv2.imshow("thresh5", thresh5)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

输出结果: