传统计算机视觉——基础处理

安装

pip install opencv-python==4.5.5.64

RGB

3通道： Red通道 Green通道 Blue通道

HSV

3通道： Hue：色调，颜色种类 Saturation：饱和度，颜色的浓淡 Value：明度，颜色明亮度

基本处理

• 图像读取:img = cv.imread("./images/small.png")

• 图像处理:

  • 彩色图转灰度图：gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    • 后面cv.COLOR_BGR2GRAY是格式，格式决定可视化方式
  • 图像可视化：
    • cv.COLOR_BGR2GRAY格式：cv.imshow('image', img)
    • cv.IMREAD_GRAYSCALE格式：plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show()
  • 暂停图像：
    • 获取按下的任意键对应的ASCII 码：k = cv.waitKey(0) & 0xFF
  • 释放所有资源：
    • cv.destroyAllWindows()
  • 保存的图像数据：
    • cv.imwrite("./images/t1.png", img)

• Numpy处理：

  • 图像转置，宽高互换：
    • cv.imshow('image', np.transpose(img, (1, 0, 2)))
  • 图像截取：
    • cv.imshow('image', img[200:400, 100:300, :])

• 视频处理

  • 创建一个基于摄像头的视频读取流：

    • capture = cv.VideoCapture(0)

  • 获取视频宽高属性：

    • size = (int(capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))

  • 读取当前时刻的摄像头捕获的图像，返回为值：True/False, Image/None

    • success, img = capture.read()

  • 设置摄像头相关参数：

    • success = capture.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 880) if success: print("设置宽度成功")

  • 设置视频中的帧率，也就是每秒存在多少张图像

    • fps = 25

  • 指定视频编码格式（FourCC 代码）

    • video_writer = cv.VideoWriter('./videos/v2.avi', cv.VideoWriter_fourcc('I', '4', '2', '0'), fps, size)

  • 存放视频帧的路径：

  • 构建 6 秒的视频输出：

  • 创建视频路径

  • 等待任意键盘输入

• 基于OpenCV的基本绘画

  • 创建一个黑色的图像（BGR格式）：
    • img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
  • 画一条直线

• • 画一个矩形

  • 画一条圆

  • 画一个椭圆

  • 画多边形

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