玩转Python图片处理 （OpenCV-Python ）

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口，它拥有OpenCV C++ API的功能，同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用。但值得注意的是在Python3（目前使用的是Python3.7）里对OpenCV-Python接口的中文支持并不是很友好。

安装：

sudo pip3 install opencv-python

直方图模块安装：

pip3 install matplotlib

简单的读取一张图片：

 import cv2 #导入opencv库

 #读取一张图片，地址不能带中文
 imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg")

 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
 cv2.namedWindow("东小东标题")

 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)

 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
 cv2.waitKey(0)

 #销毁窗口，退出程序
 cv2.destroyAllWindows()

其它属性详细介绍：

 import cv2 #导入opencv库
 import numpy as np

 #.........................................................................
 #读取一张图片，地址不能带中文
 '''
 第二个参数，取值可为：
 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道(png有，jpg无）
 '''
 #imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
 imgviewx=cv2.imread("imgx/DONG.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)

 #.........................................................................
 #获取图片信息
 #一个像素有三个通道，BGR
 print(imgviewx.shape)#输出：(1080, 1920, 3) 高像素，宽像素，通道数
 print(imgviewx.size)# 120000  总通道数=高* 宽* 通道数
 print(imgviewx.dtype)# uint8  3个通道每个通道占的位数（8位，一个字节）
 #print(imgviewx) #输出效果视乎与下条相同
 #print(np.array(imgviewx)) #输出每个像素点的参数（ B , G , R )
 #获取图片 B G R 各均值， #(204.46305102040816, 208.50832244897958, 217.29540408163263, 0.0) ，红色部分最多
 print(cv2.mean(imgviewx))
 #获取方差,也会打印均值，可用均值方差都为零判断图片无效
 #print(cv2.meanStdDev(imgviewx))

 #.........................................................................
 #图片处理
 #备份图片
 imgviewx1=imgviewx.copy()

 #均值模糊,主要用于去除图片噪点
 #读取图片并实现图片的模糊效果，参数：（读取图片，（X轴方向模糊，Y轴方向模糊））
 #imgviewx=cv2.blur(imgviewx,(5,5))

 #中值模糊，主要用于去除椒盐（烧烤配料）噪点
 #参数：（图片信息，模糊值）
 #imgviewx=cv2.medianBlur(imgviewx,9)

 #普通高斯模糊
 #参数：（图片信息，参数1，参数2）参数1和参数2只能设置一个
 #imgviewx=cv2.GaussianBlur(imgviewx,(0,0),1)

 #保留边缘（像素差），高斯模糊
 #参数（图片信息，0，要用怎样的方式（越大则越细），空间复杂度（越大越复杂））
 imgviewx=cv2.bilateralFilter(imgviewx,0,50,6)

 #美颜,美白效果valuex值越大越白
 #valuex=50;
 #imgviewx=cv2.bilateralFilter(cv2.imread("imgx/zcy.jpg"),valuex,valuex * 2,valuex / 2)

 #对比度和亮度调整
 #duix=0.5 #对比度
 #lightx=0  #亮度
 #imgviewx=cv2.addWeighted(imgviewx,duix,np.zeros(imgviewx.shape,imgviewx.dtype),1-duix,lightx)

 #显示文字
 # 参数：图像，文字内容， 坐标( x , y ) ，字体，大小，颜色( B , G ,R )，字体厚度
 #颜色值为0-255
 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  # 定义字体
 imgviewx = cv2.putText(imgviewx,"DONG XIAO DONG",(10, 50), font, 1.2, (0, 0, 255), 5)

 #像素取反
 #imgviewx=cv2.bitwise_not(imgviewx)

 #遍历图片，效率低,不推荐使用
 def xgtp():
    global imgviewx
    gx,kx,tx=imgviewx.shape#得到像素高度，像素宽度，通道数

    for g in range(0,gx):
        for k in range(0,kx):  #这里得到的是每个像素点，每个点由RGB三色构成
            if(k>0 and k<100):
                imgviewx[g,k,0]=0       # B
                imgviewx[g,k,1]=255       #  G
                imgviewx[g,k,2]=255        #  R
            else:
                imgviewx[g, k, 0] = imgviewx[g, k, 0] #获取到原来的值
                imgviewx[g, k, 1] = imgviewx[g, k, 1]
                imgviewx[g, k, 2] = imgviewx[g, k, 2]

 #创建一个图形，使用np,所以效率高
 def cjtx():
     # 初始化像素点值全为0 （rgb都为零，所以是黑色）
     #参数：（[高，宽，通道数],每个通道占的位数（一个字节））
     imgx=np.zeros([400,600,3],np.uint8)

     #初始化像素点值为全为1
     #imgx[110:130,50:70,2]表示一个范围：[高度起始点：高度结束点，宽度起始点：宽度结束点，哪个通道]，起始点均以左上角
     #imgx[:,:,0]=np.ones([400,600],np.uint8)*255  #最终结果为第一个通道（B)全为255，所以是蓝色
     imgx[110:130,50:70,1]=np.ones([20,20],np.uint8)*255
     cv2.imshow("第二个图形窗口",imgx)

 #图片区域处理
 def pictureArea():
     global imgviewx
     #得到截图
     areax=imgviewx[110:529,778:1200]
     #将图片由RGB（3通道）转换为灰度（2通道）
     areax=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     #将图片有2通道还原成3通道，但色彩不能还原
     areax2=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
     #处理后的区域写到原图上
     imgviewx[110:529, 778:1200]=areax2
     #显示截图
     cv2.imshow("area",areax)

 #泛洪填充，相似像素填充
 def fill_color():
     global imgviewx
     h,w,t=imgviewx.shape
     #必要参数
     maskx=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)
     #参数接收：（图片信息，必要参数，参考点位置坐标，填充的颜色，查找范围：最低像素（参考减所写），查找范围：最高像素（参考加所写），全部填充）
     cv2.floodFill(imgviewx,maskx,(100,100),(0,255,0),(100,100,100),(50,50,50),cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)

 #通道分离与合并
 def tongdao():
     global imgviewx
     b,g,r=cv2.split(imgviewx)#通道分离
     cv2.imshow("bb",b)#通道图单独显示
     cv2.imshow("gg",g)
     cv2.imshow("rr",r)

     imgviewx[:,:,1]=135 #改变单个通道（0,1,2 => B,G,R)
     cv2.imshow("chang red ",imgviewx)

     imgviewx=cv2.merge([b,g,r])#合并通道

 #像素运算
 def pixel_operation():
     #读入两张大小和通道相同的图片
     img1=cv2.imread("imgx/img1.jpg")
     img2=cv2.imread("imgx/img2.jpg")
     print(img1.shape, "=====", img2.shape)
     # 创建一个大小可调整的窗口
     cv2.namedWindow("operation", cv2.WINDOW_NORMAL)
     cv2.imshow("img111", img1)
     cv2.imshow("img222",img2)
     #处理图片
     #像素点相加，如0（黑色），255（白色），0+255=255（白色），超过255还是白色
     #imgoperation=cv2.add(img1,img2)
     #像素相减，如0（黑色），255(白色），0-255=-255=0（黑色）
     #imgoperation=cv2.subtract(img1,img2)
     #像素相乘，255(白色），0/255=0（黑色）
     #imgoperation=cv2.divide(img1,img2)
     #像素相乘，255(白色），0*255=0（黑色）
     #imgoperation=cv2.multiply(img2,img1)
     #像素与,二进制与，如0与255为00000000&11111111=00000000
     imgoperation=cv2.bitwise_and(img1,img2)
     #像素或
     imgoperation=cv2.bitwise_or(img1,img2)

     #显示处理后的图片
     cv2.imshow("operation", imgoperation)

 #.......................................................................
 #视频处理，视频无声音
 def vediox():
     ved=cv2.VideoCapture("imgx/vv.mp4")#打开视频
     while True:
         ret,tux=ved.read()
         if ret== False:#判断视频是否播放完毕
             break
         else:
             cv2.imshow("wideo1111",tux)#每帧显示
             hsv=cv2.cvtColor(tux,cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换成HSV图片格式，对颜色敏感
             lowx=np.array([37,43,46])#表格在后面给出
             uppx=np.array([77,255,255])
             # 播放此输出的目标是白色
             tux2=cv2.inRange(hsv,lowx,uppx)#利用低指和高指匹配延时，所匹配的是绿色
             #播放此输出的目标是原色
             tux3 = cv2.bitwise_and(tux,tux, mask=tux2)

             cv2.imshow("video222",tux3)

             if 27==cv2.waitKey(20):#按键退出播放
                 break

 #.........................................................................
 #创建一个窗口，中文显示会出乱码，第一个参数为窗口唯一标识字符串
 #窗口大小可调整，默认参数为c v2.WINDOW_AUTOSIZE 根据图像大小自动创建大小
 #可建多个
 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL)

 #.........................................................................
 #创建鼠标点击事件回调函数,（事件，x轴位置，y轴位置，标记，属性）
 def drawxxx(event,x,y,flags,param):
     if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
         print("鼠标按下",x,y)
     #elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        # print("鼠标滑动")
     elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
         print("鼠标抬起")

 #注册鼠标监听事件(窗口，回调函数）
 cv2.setMouseCallback("东小东标题",drawxxx)

 #.........................................................................
 t1=cv2.getTickCount()#利用cpu时间......
 #xgtp()#调用图片像素遍历函数
 #cjtx()#调用创建图形函数
 #vediox()#调用视频处理函数
 #tongdao()#通道处理
 #pixel_operation()#像素点的加减乘除等处理
 #pictureArea()#图片区域处理
 #fill_color()#泛洪填充，相似像素填充
 t2=cv2.getTickCount()
 timesx=(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()
 print("花费时间：%s 毫秒"%(timesx*1000))

 #显示图片，参数：（窗口唯一标识字符串，imread读入的图像）
 #可以不基于窗口，可建多个
 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)

 #.........................................................................
 #将图片保存，写入到文件
 cv2.imwrite("2.jpg",imgviewx)

 #.........................................................................
 #窗口退出
 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
 #等待时间到则返回-1，如有键盘按键按下则返回按键的ASCII码
 #可使用print(cv2.waitKey(0))获取该按键值
 keyx=cv2.waitKey(0)
 print(keyx)
 if keyx==27:
     print("你按下了键盘的：ESC键")

 #.........................................................................
 #销毁窗口，退出程序
 cv2.destroyAllWindows()

模拟实现一个简单的拍照程序：

 import cv2            #导入opencv库
 import numpy as np

 #调用摄像头
 def videox():
     vix=cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头
     while True:
         ret,tu=vix.read()    # ret为返回值，tu为当前帧
         tu1=cv2.flip(tu,1)   #图像反转，1为左右对换，-1为上下对换
         cv2.imshow("东小东标题",tu1)  #显示图片在窗口上
         if 65==cv2.waitKey(10):        #等待大写 A 键盘按键按下
             cv2.imwrite("DONG.jpg",tu1)#保存停止帧图片
             break

 cv2.namedWindow("东小东标题")#创建一个窗口，中文显示会出乱码问题

 videox()  #调用摄像头函数

 print(cv2.waitKey(0))#等待任意键按下，并输出该按键的值

 cv2.destroyAllWindows()#销毁窗口

直方图基本：

 import cv2 #导入opencv库
 import numpy
 #直方图均衡化，对比度改变
 def equalization_rgb(imgtu):
     #只能使用灰度图片
     imgx=cv2.cvtColor(imgtu,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#转换为灰度

     #默认参数，自接使用
     #imgtu=cv2.equalizeHist(imgx)#均衡化

     #可修改参数clipLimit的值得到不一样效果
     chanlx=cv2.createCLAHE(clipLimit=30.0,tileGridSize=(8,8))
     imgtu=chanlx.apply(imgx)

     cv2.imshow("equalization",imgtu)#显示

 #直方图比较，图片相似度比较，遍历像素点，速度慢慢
 def create_compara(imgtu):
     h,w,t=imgtu.shape
     rgbx=numpy.zeros([16*16*16,1],numpy.float32)
     bsize=256/16
     for row in range(h):
         for col in range(w):
             b=imgtu[row,col,0]
             g=imgtu[row,col,1]
             r=imgtu[row,col,2]
             index=numpy.int(b/bsize)*16*16+numpy.int(g/bsize)*16+numpy.int(r/bsize)
             rgbx[numpy.int(index),0]=rgbx[numpy.int(index),0]+1
     return rgbx

 def compare_ing():
     img1=cv2.imread("imgx/xxG.png")
     img2=cv2.imread("imgx/xxR.png")
     hist1=create_compara(img1)
     hist2=create_compara(img2)
     cv2.imshow("img1111",img1)
     cv2.imshow("img2222",img2)
     va1=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
     va2=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CORREL)
     va3=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CHISQR)
     print("巴氏距离，越小越相似（0,1）：",va1)
     print("相关性，越接近于1，越相似：",va2)
     print("卡方，越小越相似：",va3)

 #读取一张图片，地址不能带中文
 imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg")

 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
 cv2.namedWindow("东小东标题")

 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)

 #------------------
 #equalization_rgb(imgviewx)#直方图均衡化，提高对比度
 compare_ing()#直方图比较，图片相似度

 #-------------------

 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
 cv2.waitKey(0)

 #销毁窗口，退出程序
 cv2.destroyAllWindows()

模板匹配：

 import cv2 #导入opencv库

 #参数：（要寻找的目标，原图片）
 def templatex(img_target,img_root):

     #模板匹配方法
     #toolx=cv2.TM_SQDIFF_NORMED
     toolx=cv2.TM_CCORR_NORMED
     #toolx=cv2.TM_CCOEFF_NORMED

     h,w=img_target.shape[:2]#获取目标图像的高和宽
     #操作匹配
     result=cv2.matchTemplate(img_root,img_target,toolx)
     #得到区域
     min_x,max_x,min_y,max_y=cv2.minMaxLoc(result)

     #获取起始点坐标
     if toolx==cv2.TM_SQDIFF_NORMED:
         tl=min_y
     else:
         tl=max_y
     #获取结束点坐标，其中tl[0]表示起始点x轴值，tl[1]表示y
     br=(tl[0]+w,tl[1]+h)
     #创建一个矩形框，参数（要写到的图片，起始点坐标，结束点坐标，颜色值，厚度）
     cv2.rectangle(img_root,tl,br,(0,0,255),5)
     #显示图片
     cv2.imshow("img_rootxx",img_root)

 #读取一张图片，地址不能带中文
 imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")

 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL)

 #获取原图片截图
 areax = imgviewx[110:529, 778:1200]
 cv2.imshow("jjjttt",areax)

 templatex(areax,imgviewx)

 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)

 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
 cv2.waitKey(0)

 #销毁窗口，退出程序
 cv2.destroyAllWindows()

二值化，黑白图片：

 import cv2 #导入opencv库

 #读取一张图片，地址不能带中文
 imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")

 #创建一个窗口，中文显示会出乱码
 cv2.namedWindow("东小东标题")

 imgviewx2=imgviewx.copy()
 #得到灰度图片
 imgviewx2=cv2.cvtColor(imgviewx2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 #二值化图像，黑白图像，只有0和1,0为0,1为255
 ret,imgviewx2=cv2.threshold(imgviewx2,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
 #二值化方法2
 imgviewx2=cv2.adaptiveThreshold(imgviewx2,200,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,5)

 #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
 cv2.imshow("img222222",imgviewx2)
 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)

 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
 cv2.waitKey(0)

 #销毁窗口，退出程序
 cv2.destroyAllWindows()

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 附录：

HSV取值对应表：

树莓派（2018-06-27-raspbian-stretch.img）安装需要的依赖包：

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install libjasper-runtime

sudo pip3 install opencv-contrib-python

sudo apt-get install libhdf5-dev

sudo apt-get install libhdf5-serial-dev

sudo apt install libqtgui4

sudo apt install libqt4-test

sudo apt-get install libcv-dev

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