opencv学习:基础用法和图像添加边界框设置

1.opencv基础用法

1.从文件加载图像

python 复制代码
a=cv2.imread("1.jpg")
b=cv2.imread("2.jpg")

2.从文件读取视频

python 复制代码
video=cv2.VideoCapture("1.mp4")

3.读摄像头

python 复制代码
cv2.VideoCapture(0)

4.保存图片

python 复制代码
cv2.imwrite(r"1_gray.jpg",b)

5.展示图片

python 复制代码
cv2.imshow("shuiju",a)

6.释放视频文件资源

python 复制代码
video.release()

7.关闭所有OpenCV创建的窗口

python 复制代码
cv2.destroyAllWindows()

8.获取部分图片

python 复制代码
b=a[100:300,100:300]

9.图片通道

python 复制代码
a1=a[:,:,0]#蓝色通道(B通道)
a2=a[:,:,1]#绿色通道(G通道)
a3=a[:,:,2]#红色通道(R通道)

#等价于b,g,r=cv2.split(a)
cv2.imshow("a1",a1)

10.图片蓝色通道

python 复制代码
a_new=a.copy()
a_new[:,:,1]=0
a_new[:,:,2]=0
cv2.imshow("a_new",a_new)

11.合并颜色

python 复制代码
b,g,r=cv2.split(a)
img=cv2.merge((b,g,r))
cv2.imshow("img",img)

12.更改一片区域内的图片

python 复制代码
a=cv2.imread("1.jpg")
a[100:200,200:300]=np.random.randint(0,256,(100,100,3))
cv2.imshow("a1",a)
a[0:100,100:200]=a[100:200,200:300]
cv2.imshow("a2",a)

13.更改图片的尺寸

python 复制代码
a_new=cv2.resize(a,(200,400))#宽,高
a_new1=cv2.resize(a,dsize=None,fx=1.2,fy=0.8)#宽,高
cv2.imshow("a_new",a_new)
cv2.imshow("a_new1",a_new1)

14.图像运算

python 复制代码
a=cv2.resize(a,(400,400))
d=cv2.resize(b,(400,400))
e=cv2.add(a,d)

15.设置权重

python 复制代码
f=cv2.addWeighted(a,0.8,d,0.2,10)

2.图像添加边界框

常量边界(cv2.BORDER_CONSTANT

  • 这种类型的边界会用一个常量值填充边界区域。在这段代码中,边界被设置为绿色((0,255,0)),即RGB值中G通道为255,R和B通道为0。
  • constant 变量存储了添加了绿色边界的图像。
复制代码
 ```python
 top,bottom,left,right=50,50,50,50
 #添加边界框,设置像素值
 constant=cv2.copyMakeBorder(a,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=(0,255,0))
 ```

反射边界(cv2.BORDER_REFLECT

  • 这种边界类型会将图像的边缘像素进行镜像反射。例如,如果图像的左边界是1, 2, 3,那么反射后的边界将是3, 2, 1 | 1, 2, 3。
  • reflect 变量存储了使用反射边界处理后的图像。
复制代码
 ```python
 #镜面反射,类似123|321
 reflect=cv2.copyMakeBorder(a,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT)
 ```

对称反射边界(cv2.BORDER_REFLECT101cv2.BORDER_REFLECT

  • 这种边界类型与 cv2.BORDER_REFLECT 类似,但它在反射时会删除交叉点,使得边界看起来更自然。
  • reflect1 变量存储了使用对称反射边界处理后的图像。
复制代码
 ```python
 #镜面反射,交叉处删除,类似12345|4321
 reflect1=cv2.copyMakeBorder(a,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REFLECT101)
 ```

复制边界(cv2.BORDER_REPLICATE

  • 这种边界类型会复制边缘像素来填充边界区域。这意味着边界的像素将直接取自图像的最边缘像素。
  • replicate 变量存储了使用复制边界处理后的图像。
复制代码
 ```python
 #使用边界的像素值代替
 replicate=cv2.copyMakeBorder(a,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
 ```

环绕边界(cv2.BORDER_WRAP

  • 这种边界类型会将图像的边界像素环绕到另一边,类似于"无缝连接"的效果。
  • wrap 变量存储了使用环绕边界处理后的图像。
复制代码
 ```python
 #上下左右互换
 wrap=cv2.copyMakeBorder(a,top,bottom,left,right,borderType=cv2.BORDER_WRAP)
 ```
相关推荐
整点薯条吃吃喽6 分钟前
从脑电图和大脑记录中学习稳健的深度视觉表征
学习
油泼辣子多加10 分钟前
【风控】行为评分卡(B卡)模型
算法·金融·集成学习
每次的天空15 分钟前
Android-Glide学习总结
android·学习·glide
前行的路201419 分钟前
N2语法 判断,評価
学习
会编程的加缪20 分钟前
算法学习——从零实现循环神经网络
rnn·深度学习·学习·算法·序列数据
0x7CF4 小时前
SetThrowSegvLongjmpSEHFilter错误和myFuncInitialize 崩溃
java·linux·算法
瓦力wow4 小时前
opencv 图像的平移和旋转
人工智能·opencv·计算机视觉
闭月之泪舞4 小时前
OpenCv高阶(十六)——Fisherface人脸识别
人工智能·opencv·计算机视觉
whoarethenext4 小时前
c/c++的opencv高斯模糊
c语言·c++·图像处理·opencv·图像预处理·高斯模糊
Echo``4 小时前
5:OpenCV—直方图均衡化
人工智能·opencv·计算机视觉·视觉检测