OpenCV||超详细的图像处理模块

一、颜色变换cvtColor

dst = cv2.cvtColor(src, code[, dstCn[, dst]])
  • src: 输入图像,即要进行颜色空间转换的原始图像。
  • code: 转换代码,指定要执行的颜色空间转换类型。这是一个必需的参数,决定了源颜色空间到目标颜色空间的转换方式。
  • dstCn (可选): 目标图像的通道数;如果参数是0,则从srccode自动推导。
  • dst (可选): 输出图像,与src具有相同的大小和深度。

转换代码(code)

  • cv2.COLOR_BGR2GRAY: 将图像从BGR颜色空间转换到灰度空间。这是最常用的转换之一,因为灰度图像处理起来通常比彩色图像要快,而且在某些情况下(如边缘检测)效果也很好。
  • cv2.COLOR_BGR2HSV: 将图像从BGR颜色空间转换到HSV颜色空间。HSV(色调、饱和度、亮度)颜色空间对于处理与颜色相关的任务(如颜色跟踪)非常有用。
  • cv2.COLOR_BGR2RGB: 将图像从BGR颜色空间转换到RGB颜色空间。这在需要将图像用于某些只接受RGB图像的库或框架时很有用。
  • **cv2.COLOR_HSV2BGR:**将图像从HSV颜色空间转换回BGR颜色空间。
  • cv2.COLOR_GRAY2BGR: 将灰度图像转换为BGR图像。虽然这通常不是一个实用的转换(因为结果图像将是单色的),但在某些情况下可能有用。

注意事项:

1、cvtColor不能直接将RGB图像转换为二值图像,需要借助threshold函数。

2、如果对8bit图像使用cvtColor函数进行转换将会丢失一些信息。

二、画基本图形

**画点:**直接使用Numpy中的arr[x,y] = number即可

画矩形:cv2.rectangle()

import cv2  
  
# 读取图像  
image = cv2.imread('your_image.jpg')  
  
# 绘制矩形的参数  
# (左上角x坐标, 左上角y坐标, 右下角x坐标, 右下角y坐标), (B, G, R), 线条粗细  
# 注意:OpenCV中图像坐标系的原点在左上角,x向右增加,y向下增加  
# BGR颜色格式,与常见的RGB相反  
rect_coords = (50, 50, 200, 200)  
color = (0, 255, 0)  # 绿色  
thickness = 2  # 线条粗细  
  
# 在图像上画矩形  
cv2.rectangle(image, rect_coords[0:2], rect_coords[2:4], color, thickness)  
  
# 显示图像  
cv2.imshow('Rectangle', image)  
  
# 等待按键事件  
cv2.waitKey(0)  
  
# 销毁所有OpenCV创建的窗口  
cv2.destroyAllWindows()
  • img: 输入的图像矩阵。
  • pt1: 矩形的左上角顶点坐标,格式为(x,y)。
  • pt2: 矩形的右下角顶点坐标,格式为(x,y)。注意,这两个点的次序可以互换,但绘制时会自动调整为左上角和右下角。
  • color: 矩形的颜色,可以是RGB元组或灰度值。
  • thickness: 矩形边框的宽度,默认为1。若设为-1,则表示绘制的是填充的矩形。
  • lineType : 线条的类型,默认为cv2.LINE_8
  • shift: 指定坐标点小数位数,默认为0。

画圆:cv2.circle()

  • img: 输入的图像矩阵。
  • center: 圆心的坐标,格式为(x,y)。
  • radius: 圆的半径。
  • color: 圆的颜色,可以是RGB元组或灰度值。
  • thickness: 圆的边框宽度,默认为1。若设为-1,则表示绘制的是填充的圆。
  • lineType : 线条的类型,默认为cv2.LINE_8
  • shift: 指定坐标点小数位数,默认为0。

画直线:cv2.line()

  • img: 输入的图像矩阵。
  • pt1: 直线的起点坐标,格式为(x,y)。
  • pt2: 直线的终点坐标,格式为(x,y)。
  • color: 直线的颜色,可以是RGB元组或灰度值。
  • thickness: 线条的粗细,默认为1。若设为-1,则表示绘制的是填充的矩形。
  • lineType : 线条的类型,默认为cv2.LINE_8。可选的线条类型还包括cv2.LINE_4cv2.LINE_AA,后者为抗锯齿线型,使线条看起来更平滑。
  • shift: 指定坐标点小数位数,默认为0。

画椭圆:cv2.ellipse()

  • img: 输入的图像矩阵。
  • center: 椭圆中心的坐标,格式为(x,y)。
  • axes: 椭圆横轴和纵轴的一半长度,格式为(major_axis_radius, minor_axis_radius)。
  • angle: 椭圆旋转的角度,以度为单位。
  • startAngle: 椭圆弧绘制的起始角度,以度为单位。
  • endAngle: 椭圆弧绘制的结束角度,以度为单位。若startAngle和endAngle为0和360,则绘制整个椭圆。
  • color: 椭圆的颜色,可以是RGB元组或灰度值。
  • thickness: 椭圆边框的宽度,默认为1。若设为-1,则表示绘制的是填充的椭圆。
  • lineType : 线条的类型,默认为cv2.LINE_8
  • shift: 指定坐标点小数位数,默认为0。

画多边形:cv2.polylines()

  • img: 要绘制多边形的图像。
  • pts: 多边形的顶点坐标,类型为numpy.ndarray,其形状应为(n,1,2),其中n为多边形的边数,2表示每个点有x和y两个坐标。
  • isClosed: 表示多边形是否封闭,如果为True,则表示多边形是封闭的,会从最后一个点连线到第一个点。
  • color: 多边形的颜色,为(B,G,R)格式的元组或一个标量。
  • thickness: 线条的粗细,默认值为1。
  • lineType : 线条的类型,默认值为cv2.LINE_8
  • shift: 坐标点小数位数的位数,默认为0。

画文本:cv2.putText()

  • img : 要在其上绘制文本的图像。该图像应该是一个numpy数组,通常是通过cv2.imread()函数读取的。

  • text: 要绘制的文本字符串。这是你想要在图像上显示的实际文本内容。

  • org: 文本字符串左下角的坐标,格式为(x, y)。这是文本在图像上的起始位置。

  • fontFace : 字体类型。OpenCV提供了一些内置的字体类型,如cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.FONT_HERSHEY_PLAIN等。你可以使用这些字体类型之一,但请注意OpenCV默认不支持中文字符的显示,因此如果需要显示中文,可能需要额外设置或使用Pillow等库。

  • fontScale: 字体缩放比例。这个参数控制字体的大小,它是一个浮点数,表示字体大小与字体特定基本大小的倍数。

  • color: 文本的颜色。颜色参数是一个BGR元组,即(B, G, R)格式,每个颜色分量的取值范围是0到255。

  • thickness : 字体线条的粗细程度。这是一个整数,表示线条的宽度。如果设置为负数(如cv2.FILLED),则表示使用填充模式绘制文本。

  • lineType : 线条类型。这个参数控制线条的绘制方式,但在cv2.putText()函数中通常不直接使用,因为它默认为cv2.LINE_8。对于文本绘制,这个参数的影响可能不如在其他绘图函数中那么明显。

  • bottomLeftOrigin: 如果为True,则文本起始点为左下角;如果为False(默认值),则文本起始点为左上角。这个参数用于控制文本绘制的基准点。

    import cv2

    读取图像

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

    设置文本参数

    text = 'Hello, OpenCV!'
    org = (50, 50)
    fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    fontScale = 1
    color = (255, 0, 0) # 蓝色
    thickness = 2

    在图像上添加文本

    cv2.putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness)

    显示图像

    cv2.imshow('Image with Text', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

具体可参考这篇文章:@弹了个球

python opencv 常用图形绘制方法(线段、矩形、圆形、椭圆、文本)_plt绘制矩形与线段-CSDN博客https://blog.csdn.net/fujian87232/article/details/115556078

三、图像添加边框

dst = cv2.copyMakeBorder(src, top, bottom, left, right, borderType, [, value])
  1. src :
    • 类型: 输入图像(numpy数组)。
    • 描述: 需要添加边框的原始图像。
  2. top, bottom, left, right :
    • 类型: 整数。
    • 描述: 分别指定图像上、下、左、右四个方向需要添加的边框宽度(以像素为单位)。
  3. borderType :
    • 类型: 整数,OpenCV中定义的边框类型常量。
    • 描述 : 指定要添加的边框类型。常见的边框类型包括:
      • cv2.BORDER_CONSTANT: 添加常数值边框。此时需要指定value参数来确定边框的颜色。
      • cv2.BORDER_REPLICATE: 复制图像边界的像素值。
      • cv2.BORDER_REFLECT: 镜像反射,边框会反射图像的边缘。
      • cv2.BORDER_REFLECT_101cv2.BORDER_DEFAULT: 类似于cv2.BORDER_REFLECT,但最外层像素值不会被重复。
      • cv2.BORDER_WRAP: 环绕边框,类似于将图像水平或垂直方向上的像素值进行循环。
  4. value (可选):
    • 类型 : 当borderTypecv2.BORDER_CONSTANT时,value是一个BGR颜色值(对于彩色图像)或一个灰度值(对于灰度图像),用于填充边框。
    • 描述 : 边框的颜色或灰度值。如果borderType不是cv2.BORDER_CONSTANT,则不需要此参数。

示例:

cb_image = cv2.copyMakeBorder(image_cut1, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(0, 0, 255))

结果如下:

|----------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| | |

四、图像查找轮廓

contours, hierarchy = cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]])
  • image: 输入图像,必须是二值图像(通常使用 cv2.threshold()cv2.Canny() 进行二值化处理)。注意,cv2.findContours() 会修改输入图像(在 OpenCV 3.x 中返回修改后的图像,但在 4.x 中不返回)。

  • mode: 轮廓检索模式,指定了轮廓的检索方式。常用的模式包括:

    • cv2.RETR_EXTERNAL:只检测外部轮廓。
    • cv2.RETR_LIST:检测所有轮廓,并将它们放入列表中,但不创建轮廓间的层级关系。
    • cv2.RETR_CCOMP:检测所有轮廓并将它们组织成两级层次结构:顶层是外部边界,二级是空洞的边界。
    • cv2.RETR_TREE:检测所有轮廓并重构嵌套轮廓的完整层级。
  • method: 轮廓近似方法,指定了轮廓的表示方式。常用的方法包括:

    • cv2.CHAIN_APPROX_NONE:存储所有轮廓点,相邻两个点的像素位置差不超过1。
    • cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平、垂直和对角方向的元素,只保留端点,这样可以节省内存。
    • cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS:应用 Teh-Chin 链逼近算法。
  • contours(可选输出参数): 轮廓的点集列表。每个轮廓本身又是一个点集(NumPy数组),表示轮廓上点的坐标。

  • hierarchy (可选输出参数): 轮廓的层级结构信息,是一个 NumPy 数组。对于每个轮廓,hierarchy 包含四个元素:[next, previous, first_child, parent],分别表示轮廓中的下一个轮廓、上一个轮廓、第一个子轮廓和父轮廓的索引。如果某个元素不存在,则对应位置为负值。

  • offset (可选参数): 每个轮廓点移动的可选偏移量。通常设置为默认值 Point()

示例:

import cv2
import numpy as np


# 绘图展示
def cv_show(name, img):
    cv2.imshow(name, img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()


image = cv2.imread('img\\1.png')
image_copy_cut = image[0:500, 0:500]
cv_show("image_copy_cut", image_copy_cut)
gray_img = cv2.cvtColor(image_copy_cut, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv_show("gray_img", gray_img)
_, binary_image = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv_show("binary_image", binary_image)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 在原图上绘制轮廓
cv2.drawContours(image_copy_cut, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
cv_show("image_copy_cut", image_copy_cut)

结果如下:

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链接跳转:

章节一、OpenCV||超细节的基本操作

章节二、OpenCV||超简略的Numpy小tip

章节四、OpenCV||超详细的灰度变换和直方图修正

章节五、OpenCV||超详细的图像平滑

章节二、OpenCV||超简略的Numpy小tip

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