Python计算机视觉第十章-OpenCV

wastec2024-09-22 16:54

目录

[10.1 OpenCV的Python接口](#10.1 OpenCV的Python接口)

[10.2 OpenCV基础知识](#10.2 OpenCV基础知识)

10.2.1　读取和写入图像

10.2.2　颜色空间

10.2.3　显示图像及结果

10.3　处理视频

10.3.1　视频输入

10.3.2　将视频读取到NumPy数组中

10.4　跟踪

10.4.1　光流

[10.4.2 Lucas-Kanade算法](#10.4.2 Lucas-Kanade算法)

10.1 OpenCV的Python接口

OpenCV 是一个 C++ 库，它包含了计算机视觉领域的很多模块。除了 C++ 和 C， Python 作为一种简洁的脚本语言，在 C++ 代码基础上的 Python 接口得到了越来越广泛的支持。

OpenCV 2.3.1 版本实际上提供了两个 Python 接口。旧的 cv 模块使用 OpenCV 内部 数据类型，并且从 NumPy 使用起来可能需要一些技巧。新的 cv2 模块用到了 NumPy 数组，并且使用起来更加直观 1 ，可以通过以下方式导入新的 cv2 模块：

import cv2

10.2 OpenCV基础知识

10.2.1　读取和写入图像

载入一张图像，打印出图像大小，对图像进行转换并保存为 .png 格式：

实验代码：

python 复制代码 
import cv2

# 读取图像
im = cv2.imread('suiyuan.jpg')

# 获取图像尺寸
h, w = im.shape[:2]
print(h, w)

# 保存图像为 .png 格式
cv2.imwrite('suiyuanresult.png', im)

分析：

  1. 读取图像 ：使用 cv2.imread 函数加载图像文件。
  2. 获取尺寸 ：通过 im.shape[:2] 获取图像的高度和宽度。
  3. 打印尺寸：输出图像的高度和宽度。
  4. 保存图像 ：使用 cv2.imwrite 函数将原图保存为 PNG 格式。

结果：

10.2.2　颜色空间

实验代码：

python 复制代码 
import cv2

# 读取图像
im = cv2.imread('suiyuan.jpg')

# 创建灰度图像
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取原图像尺寸
h, w = im.shape[:2]
print(f'Original Image Size: {h}x{w}')

# 保存灰度图像
cv2.imwrite('gray_image.png', gray)

# 将原图像转换为 RGB 格式
rgb_image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite('result_rgb.png', rgb_image)

分析：

  1. 图像读取 ：使用 cv2.imread 函数加载图像文件 "suiyuan.jpg"。
  2. 颜色空间转换 ：
    • 将原图像从 BGR 转换为灰度图像，使用 cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。
    • 还可以将 BGR 图像转换为 RGB 格式，使用 cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)。
  3. 打印图像尺寸：输出原图像的高度和宽度。
  4. 保存图像 ：
    • 保存灰度图像为 "gray_image.png"。
    • 保存 RGB 图像为 "result_rgb.png"。

结果：

原图像：

灰度图像：

RGB图像

10.2.3　显示图像及结果

实验代码：

python 复制代码 
import cv2

# 读取图像
im = cv2.imread('guimie.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算积分图像
intim = cv2.integral(gray)

# 归一化积分图像并保存
intim_normalized = (255.0 * intim) / intim.max()
cv2.imwrite('result.jpg', intim_normalized)

分析：

  1. 图像读取 ：使用 cv2.imread 函数读取图像文件 "guimie.jpg"。
  2. 颜色空间转换 ：将图像转换为灰度图像，使用 cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。
  3. 计算积分图像 ：通过 cv2.integral(gray) 创建积分图像，计算每个像素值为原图左上方所有像素强度的和，这在特征评估中非常有效。
  4. 归一化和保存 ：将积分图像归一化到 0-255 范围，并使用 cv2.imwrite 保存为 "result.jpg"。

结果：

10.3　处理视频

10.3.1　视频输入

实验代码：

python 复制代码 
import cv2

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('wanjia.mp4')

# 获取视频的宽度和高度
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 定义视频编码和输出文件
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output_video.avi', fourcc, 20.0, (frame_width, frame_height))

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break  # 如果没有读取到帧，结束循环

    # 在帧上添加文本
    cv2.putText(frame, 'Video Output Experiment', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 255, 255), 2)

    # 写入输出视频
    out.write(frame)

    # 显示当前帧
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按 'q' 键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

分析：

  1. 视频读取 ：使用 cv2.VideoCapture 打开视频文件。
  2. 获取视频信息 ：通过 get 方法获取视频的宽度和高度。
  3. 视频输出设置 ：使用 cv2.VideoWriter 定义输出视频文件，设置编码方式、帧率和帧大小。
  4. 处理每一帧 ：
    • 在每帧上添加文本，使用 cv2.putText。
    • 将处理后的帧写入输出视频。
    • 实时显示当前帧。
  5. 退出条件：用户可以按 'q' 键退出视频播放。
  6. 资源释放：在结束时释放视频捕获和写入资源，并关闭所有窗口。

结果：

10.3.2　将视频读取到NumPy数组中

实验代码：

python 复制代码 
import cv2
import numpy as np

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('wanjia.mp4')

# 创建一个空的列表来存储视频帧
frames = []

# 读取视频帧
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break  # 如果没有读取到帧，结束循环

    # 将帧添加到列表中
    frames.append(frame)

# 关闭视频文件
cap.release()

# 将列表转换为 NumPy 数组
video_array = np.array(frames)

# 打印视频数组的形状
print("视频数组形状:", video_array.shape)

# 可选：显示第一帧
cv2.imshow('First Frame', video_array[0])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

分析：

  1. 打开视频文件 ：使用 cv2.VideoCapture 打开指定的视频文件。
  2. 读取视频帧 ：通过循环读取视频中的每一帧，使用 cap.read()。
    • 如果读取成功，ret 为 True，frame 为当前帧。
    • 将每一帧添加到 frames 列表中。
  3. 释放资源 ：在读取完视频后，调用 cap.release() 释放视频文件。
  4. 转换为 NumPy 数组 ：使用 np.array(frames) 将帧列表转换为 NumPy 数组。
  5. 打印形状 ：输出视频数组的形状，可以看到数组的维度，形状为 (帧数, 高度, 宽度, 通道数)。
  6. 显示第一帧：可选地展示第一帧，确保读取成功。

结果：

10.4　跟踪

10.4.1　光流

光流是目标、场景或摄像机在连续两帧图像间运动时造成的目标的运动。它是图像在平移过程中的二维矢量场。

光流法主要依赖于三个假设。
(1) 亮度恒定 　图像中目标的像素强度在连续帧之间不会发生变化。
(2) 时间规律　 相邻帧之间的时间足够短，以至于在考虑运行变化时可以忽略它们之间的差异。该假设用于导出下面的核心方程。
(3) 空间一致性 　相邻像素具有相似的运动。
实验代码：

python 复制代码 
import cv2
import numpy as np

def draw_flow(im, flow, step=16):
    """ 在间隔分开的像素采样点处绘制光流 """
    h, w = im.shape[:2]
    y, x = np.mgrid[step/2:h:step, step/2:w:step].reshape(2, -1)
    fx, fy = flow[y.astype(int), x.astype(int)].T
    # 创建线的终点
    lines = np.vstack([x, y, x + fx, y + fy]).T.reshape(-1, 2, 2)
    lines = lines.astype(int)
    # 创建图像并绘制
    vis = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    for (x1, y1), (x2, y2) in lines:
        cv2.line(vis, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 1)
        cv2.circle(vis, (x1, y1), 1, (0, 255, 0), -1)
    return vis

# 设置视频捕获
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读取第一帧
ret, im = cap.read()
if not ret:
    print("无法读取视频流")
    exit()

prev_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

while True:
    # 获取灰度图像
    ret, im = cap.read()
    if not ret:
        break

    gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算光流
    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
    prev_gray = gray

    # 画出光流
    cv2.imshow('Optical Flow', draw_flow(gray, flow))

    if cv2.waitKey(10) == 27:  # 按 'ESC' 退出
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

分析：

  1. 引入库：

    • cv2 用于计算机视觉处理。
    • numpy 用于处理数组和矩阵。

  2. 函数 draw_flow：

    • 输入图像和光流数据，在采样点处绘制光流矢量。
    • 通过 np.mgrid 生成采样点，并利用光流计算终点。
    • 绘制线条和圆点以可视化流动。

  3. 视频捕获：

    • 使用 cv2.VideoCapture 捕获视频流。
    • 读取第一帧并转换为灰度图。

  4. 光流计算：

    • 在循环中读取新帧，计算光流并更新前一帧的灰度图。
    • 调用 draw_flow 函数可视化光流。

  5. 退出条件：

    • 通过按 ESC 键退出循环，并释放视频捕获资源

结果：

10.4.2 Lucas-Kanade算法

跟踪最基本的形式是跟随感兴趣点，比如角点。对此，一次流行的算法是 Lucas-Kanade 跟踪算法，它利用了稀疏光流算法。

实验代码：

python 复制代码 
import cv2
import numpy as np

def lucas_kanade_optical_flow(video_path):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    ret, old_frame = cap.read()
    if not ret:
        print("无法读取视频")
        return

    old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)

    mask = np.zeros_like(old_frame)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None)

        # 检查 p1 是否为 None
        if p1 is None or st is None:
            print("光流计算失败")
            break

        good_new = p1[st[:, 0] == 1]  # 注意这里的索引
        good_old = p0[st[:, 0] == 1]

        for i, (new, old) in enumerate(zip(good_new, good_old)):
            a, b = map(int, new.ravel())
            c, d = map(int, old.ravel())
            mask = cv2.line(mask, (a, b), (c, d), (0, 255, 0), 2)
            frame = cv2.circle(frame, (a, b), 5, (0, 0, 255), -1)

        img = cv2.add(frame, mask)
        cv2.imshow('Optical Flow', img)

        old_gray = frame_gray.copy()
        p0 = good_new.reshape(-1, 1, 2)

        if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

# 调用函数
video_path = 'wanjia.mp4'  # 替换为你的视频路径
lucas_kanade_optical_flow(video_path)

分析：

  1. 光流原理：

    • Lucas-Kanade 算法基于局部平滑性假设和亮度恒定性假设，利用图像的亮度变化来估计光流场。算法通过对邻域内的像素点进行线性最小二乘拟合，得到物体的运动信息。

  2. 参数设置：

    • maxCorners：检测到的最大角点数量。
    • qualityLevel：角点质量的最小阈值。
    • minDistance：检测角点之间的最小距离。

结果：

  1. 运行代码后，将打开一个窗口，显示视频中物体的跟踪效果。

  2. 绿色线条表示跟踪的运动轨迹，红色圆点表示当前跟踪的角点。

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