1.1 OpenCV随手简记（一）

OpenCV学习篇

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的算法和函数，用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。

1. OpenCV 简介

1.1 OpenCV 的起源和发展

OpenCV 项目始于 1999 年，由 Intel 公司发起，旨在为计算机视觉研究人员和开发者提供一个开源的库。经过多年的发展，OpenCV 已经成为最流行的计算机视觉库之一，被广泛应用于学术研究和工业应用中。

1.2 OpenCV 的特点和优势

• 开源免费：OpenCV 是开源的，可以免费使用和修改。
• 跨平台：OpenCV 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux、Mac OS 等。
• 功能丰富：OpenCV 提供了大量的图像处理、计算机视觉和机器学习算法，涵盖了从基础到高级的各种功能。
• 易于使用：OpenCV 的 API 设计简洁易懂，易于学习和使用。

2. OpenCV 安装和配置

2.1 OpenCV 安装

OpenCV 可以通过多种方式安装，包括预编译的二进制包、源代码编译以及使用包管理工具（如 pip）安装。

2.2 OpenCV 配置

安装 OpenCV 后，需要配置开发环境，包括添加库路径、头文件路径等。

3. OpenCV 基础

3.1 图像读取和显示

• cv2.imread()：读取图像文件。
• cv2.imshow()：显示图像。
• cv2.waitKey()：等待按键事件。

3.2 图像基础操作

• cv2.cvtColor()：图像颜色空间转换。
• cv2.resize()：图像缩放。
• cv2.copyMakeBorder()：图像边界扩展。
• cv2.split() 和 cv2.merge()：图像通道分离和合并。

3.3 图像滤波

• cv2.blur()：均值滤波。
• cv2.GaussianBlur()：高斯滤波。
• cv2.medianBlur()：中值滤波。
• cv2.bilateralFilter()：双边滤波。

3.4 图像边缘检测

• cv2.Canny()：Canny 边缘检测算法。
• cv2.Sobel()：Sobel 算子。
• cv2.Laplacian()：Laplacian 算子。

3.5 图像形态学操作

• cv2.erode()：腐蚀操作。
• cv2.dilate()：膨胀操作。
• cv2.morphologyEx()：形态学操作（开运算、闭运算等）。

4. OpenCV 进阶

4.1 特征检测与匹配

• cv2.goodFeaturesToTrack()：角点检测。
• cv2.SIFT()、cv2.SURF()、cv2.ORB()：特征点检测和描述。
• cv2.BFMatcher()、cv2.FlannBasedMatcher()：特征匹配。

4.2 轮廓检测

• cv2.findContours()：寻找图像中的轮廓。
• cv2.drawContours()：绘制轮廓。

4.3 图像分割

• cv2.threshold()：图像阈值分割。
• cv2.watershed()：分水岭算法。

4.4 联通组件分析

• cv2.connectedComponents()：连通组件分析。

4.5 目标跟踪

• cv2.TrackerMIL_create()：多实例学习跟踪器。
• cv2.TrackerKCF_create()：核相关滤波跟踪器。

5. OpenCV 应用

5.1 人脸检测

人脸检测是计算机视觉中的一个经典问题，它可以帮助我们识别图像或视频中的 faces。OpenCV 提供了级联分类器（Cascade Classifier）用于人脸检测。

• 级联分类器：级联分类器是一种基于机器学习的分类器，它由多个简单的分类器级联而成。每个分类器负责检测图像中的某个局部特征，如果所有分类器都认为该区域是人脸，则最终判断该区域为人脸。

• HAAR 特征：HAAR 特征是一种用于图像分类的特征，它基于图像的灰度差。OpenCV 提供了 HAAR 特征的训练工具，可以帮助您训练自己的人脸检测模型。

• 示例代码* ：

  # 创建级联分类器对象
  face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
  # 读取图像
  img = cv2.imread('image.jpg')
  # 将图像转换为灰度图
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  # 检测图像中的人脸
  faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), maxSize=(100, 100))
  # 绘制人脸矩形框
  for (x, y, w, h) in faces:
     cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
  # 显示图像
  cv2.imshow('Image', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  

5.2 车牌识别

车牌识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以用于交通监控、智能停车等领域。OpenCV 提供了多种工具和算法，可以帮助您实现车牌识别。

• 轮廓检测 ：使用 cv2.findContours() 函数可以检测图像中的轮廓，从而找到车牌区域。

• 模板匹配 ：使用 cv2.matchTemplate() 函数可以将车牌模板与图像中的区域进行匹配，从而识别车牌。

• 字符识别：可以使用 Tesseract OCR 库或其他字符识别算法识别车牌中的字符。

• 示例代码* ：

  # 读取图像
  img = cv2.imread('image.jpg')
  # 将图像转换为灰度图
  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  # 使用 Sobel 算子进行边缘检测
  edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
  # 查找轮廓
  contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
  # 绘制轮廓
  cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
  # 显示图像
  cv2.imshow('Image', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  

  5.3 物体识别

• 物体识别是计算机视觉中的一个重要应用，它可以用于智能监控、智能交通等领域。OpenCV 提供了多种工具和算法，可以帮助您实现物体识别。

• 支持向量机 (SVM)：SVM 是一种用于分类的机器学习算法，它可以用于识别图像中的物体。

• HOG 描述子：HOG 描述子是一种用于图像特征提取的算法，它可以用于描述图像中的物体形状。

• 示例代码* ：

  # 创建 SVM 分类器
  svm = cv2.ml.SVM_create()
  # 训练 SVM 分类器
  svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
  # 使用 SVM 分类器识别图像中的物体
  rects, labels = svm.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.05, minNeighbors=3, minSize=(30, 30))
  # 绘制识别结果
  for (x, y, w, h) in rects:
     cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
  # 显示图像
  cv2.imshow('Image', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  

5.4 视频分析

视频分析是计算机视觉中的一个重要应用，它可以用于运动检测、目标跟踪、行为识别等领域。OpenCV 提供了多种工具和算法，可以帮助您实现视频分析。

• 视频读取 ：使用 cv2.VideoCapture() 函数可以读取视频文件。

• 视频写入 ：使用 cv2.VideoWriter() 函数可以将视频写入文件。

• 背景减除器 ：使用 cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 函数可以创建背景减除器，用于检测视频中的运动目标。

• 示例代码* ：

  # 创建 VideoCapture 对象
  cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
  # 创建 BackgroundSubtractorMOG2 对象
  fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()
  # 读取视频帧
  while True:
     ret, frame = cap.read()
     if not ret:
         break
     # 应用背景减除器
     fgmask = fgbg.apply(frame)
     # 显示前景掩码
     cv2.imshow('Foreground Mask', fgmask)
     # 按 'q' 键退出循环
     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
         break
  # 释放 VideoCapture 对象
  cap.release()
  # 关闭所有窗口
  cv2.destroyAllWindows()
  

6. OpenCV 扩展

6.1 DNN 模块

OpenCV 的 DNN (Deep Neural Network) 模块提供了深度学习相关的功能，可以用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。

• 模型加载 ：使用 cv2.dnn.readNetFromDarknet()、cv2.dnn.readNetFromTensorflow() 等函数可以加载不同的深度学习模型。

• 模型推理 ：使用 cv2.dnn Net::forward() 函数可以对图像进行模型推理，获取模型的输出结果。

• 示例代码* ：

  # 创建网络对象
  net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg')
  # 加载权重文件
  net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
  net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)
  # 读取图像
  img = cv2.imread('image.jpg')
  # 获取网络输入尺寸
  blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, scalefactor=1/255, size=(416,416), mean=(0,0,0), swapRB=True, crop=False)
  # 设置网络输入
  net.setInput(blob)
  # 执行模型推理
  outputs = net.forward()
  # 处理模型输出结果
  ...
  

6.2 ML模块

OpenCV 的 ML (Machine Learning) 模块提供了机器学习相关的功能，可以用于分类、回归、聚类等任务。

• SVM：支持向量机 (SVM) 是一种用于分类的机器学习算法。

• KNN：K 近邻 (KNN) 是一种用于分类和回归的机器学习算法。

• 决策树：决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。

• 示例代码* ：

  ## 创建 SVM 分类器
  svm = cv2.ml.SVM_create()
  ## 设置 SVM 参数
  svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
  svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
  svm.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 1e-6))
  ## 训练 SVM 分类器
  svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)
  ## 使用 SVM 分类器进行预测
  ret, result = svm.predict(test_data)
  ## 输出预测
  

7. OpenCV 学习资源

• OpenCV 官方文档：OpenCV documentation index
• OpenCV 官方教程：OpenCV: OpenCV Tutorials
• OpenCV 示例代码：GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Vision Library
• OpenCV 教程网站：OpenCV: OpenCV Tutorials
• OpenCV 论坛：Questions - OpenCV Q&A Forum