吴裕雄--天生自然python学习笔记:python用OpenCV 读取和显示图形
Open CV 是一个开源、跨平台的计算机视觉库,它可
以在商业和研究领域中免费使用,目前已广泛应用于人机
互动、人脸识别、动作识别、运动跟踪等领域。
要识别特定的图像,最重要的是要有识别对象的特征
文件, Open CV 已内直了人脸识别的特征文件,我们只需
通过 OpenCV 的 CascadeClassifier 类就可以进行人脸识别
的操作 。
图形验证码是很多网站用于阻挡用户的不当或恶意访
问操作而采取的一种技术手段。要破解验证码图片,需要
将验证码图片转换为文字,而 Python 可以通过图形处理包
去除大部分图片背景,再通过 Tesseract 包中的 OCR 来识别
文字 , 从而达到图片破解的目的 。
OpenCV人脸识别应用
目前,图像识别技术已经比较成熟,而且广泛应用于我们的实际生活当中,比
如人脸识别、指纹识别、瞌孔识别或车牌识别等,其中以人脸识别技术最为炙手可热 。 Python 的人脸识别操作是通过 OpenCV 包来完成的 。
用 OpenCV 读取和显示图形
OpenCV (Open Source Computer Vision Library ) 是一个跨平台的计算机视觉库 。
Open CV 由英特尔公司发起井参与开发,可在商业和研究领域中免费使用 。 OpenCV
可用于开发实时的图像处理及计算机视觉程序,目前己广泛应用于人机互动、人脸识别、动作识别、运动跟踪等领域。
要安装 句enCV,可在问://www剧.uci.edu/ ~ gohlke/p灿onlibs/ 找到本机 时也on 版
本对应的 OpenCV 文件(本机 Python 为 3 . 6 版 本,所以选择 opencv_python-3.2.0-
cp36-cp36m-win_ amd64. whl 文件进行下载), 单击文件井下载至 D 盘目录下,然后在Anaconda 的 Anaconda Prompt 窗口中通过下面的命令行即可进行安装 :
要在程序中使用 OpenCV 库, 需要通过下列代码进行导入:
导入链接库后,创建一个窗口来显示图像,语法为:
import cv2 cv2.namedWindow("Image")
如果窗口不再使用,可将其关闭。关闭窗口有两种方式:第一种方式是关闭指
定名称的窗口,语法为 :
例如,关闭名称为 Image 的窗口:
cv2.destroyWindow("Image")
第二种方式是关闭所有打开的窗口,如果同时打开了多个窗口,可用此方式关
闭所有窗口,语法为:
cv2 . destroyA11Windows()
img = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\ch10\\media\\img01.jpg",0)
cv2.imshow("Image",img)
为了让用户可以观察显示的图像,通常会在图像显示后加入等待代码,直到用
户按任意键或时间到的时候才继续执行程序,其语法为 :
n 为等待时间,单位是毫秒。若 n 的值为 0 ,表示时间为无限长,即用户按任意
键可继续执行程序。
import cv2 cv2.namedWindow("ShowImage1")
cv2.namedWindow("ShowImage2")
image1 = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\img01.jpg")
#image1 = cv2.imread("media\\img01.jpg", 1)
image2 = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\img01.jpg", 0)
cv2.imshow("ShowImage1", image1)
cv2.imshow("ShowImage2", image2)
cv2.waitKey(0)
#cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
保存图像文件
cv2.imwrite("F:\\img.jpg",image1,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),70])
import cv2 cv2.namedWindow("ShowImage")
image = cv2.imread("F:\\pythonBase\\pythonex\\ch10\\media\\img01.jpg", 0)
cv2.imshow("ShowImage", image)
cv2.imwrite("F:\\img01copy1.jpg", image)
cv2.imwrite("F:\\img01copy2.jpg", image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 50])
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("ShowImage")
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