OpenCV入門指南：零基礎也能玩轉數字圖像處理！
今天，我們將進一步深入，探索如何使用 Python 和 OpenCV 來操作和處理圖像。
目錄
01 | 開篇：為什么是OpenCV？ |
02 | 準備起航：環境搭建與第一行代碼 |
03 | 核心基礎操作：圖像的“讀、寫、顯” |
04 | 圖像處理入門：像素、色彩與幾何變換 |
05 | 動手實戰：綜合小案例“照片編輯器” |
1.開篇/ 圖像處理
在當今數字化的世界里，圖像和視頻無處不在。
從社交媒體上的照片分享，到自動駕駛汽車的視覺系統，圖像處理技術正深刻地改變著我們的生活。
而在這個領域中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）無疑是一個強大的工具，它就像是一雙“代碼之眼”，幫助我們看見并理解圖像中的信息。
OpenCV簡介/ OpenCV
OpenCV是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，它提供了大量的圖像和視頻處理功能。
它最初由英特爾公司開發，后來由Willow Garage和Itseez公司進一步發展，現在由一個全球性的社區維護。
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OpenCV支持多種編程語言，包括C++、Python和Java，其中Python接口因其簡潔易用而受到廣泛歡迎。
OpenCV的應用場景/ OpenCV
OpenCV的應用場景非常廣泛，幾乎涵蓋了所有與圖像和視頻處理相關的領域。以下是一些具體的應用案例：
- 圖像識別：通過OpenCV，我們可以訓練模型來識別圖像中的物體，如人臉、動物、車輛等。
- 物體檢測：在自動駕駛汽車中，OpenCV用于檢測道路標志、行人和其他車輛，確保行車安全。
- 視頻分析：在智能安防監控中，OpenCV可以實時分析視頻流，檢測異常行為并發出警報。
- 圖像編輯：使用OpenCV可以實現各種圖像編輯功能，如裁剪、旋轉、調整亮度等。
為什么選擇Python和OpenCV？/ OpenCV
Python語言簡潔易懂，適合初學者快速上手。它擁有豐富的庫和框架，能夠輕松處理各種復雜的任務。
OpenCV的Python接口功能強大且易于使用，是圖像處理領域的黃金組合。
通過Python和OpenCV，你可以快速實現各種圖像處理功能，而不需要深入理解底層的復雜算法。
2.準備起航/ 圖像處理
在開始學習OpenCV之前，我們需要先搭建好開發環境，并編寫第一行代碼。這一部分將詳細介紹如何安裝Python和OpenCV，并驗證安裝是否成功。
環境搭建/ OpenCV
Python是一個開源的、高級的編程語言，它具有簡潔的語法和強大的功能，推薦使用Anaconda發行版。
因為它包含了Python和許多常用的科學計算庫，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，這些庫在圖像處理中非常有用。
Anaconda安裝教程！
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如上圖，OpenCV可以通過pip命令輕松安裝。pip是Python的包管理工具，用于安裝和管理Python包。
第一行代碼/ OpenCV
通過上述步驟，我們已經成功安裝了Python和OpenCV，并驗證了安裝。
現在，讓我們通過一個簡單的代碼示例來體驗圖像處理的樂趣。
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這段代碼非常簡單，但它展示了OpenCV的核心功能：加載、顯示和關閉圖像。
通過這個示例，你可以快速上手并開始探索更多的圖像處理功能。
3.核心基礎操作/ 圖像處理
在圖像處理中，讀取、顯示和保存圖像是最基本的操作。掌握這些操作是進一步學習圖像處理的前提。
本節將詳細介紹這些核心基礎操作。
讀取圖像/ OpenCV
在使用 OpenCV 處理數字圖像時，讀取圖像是一個非常重要的基礎步驟。以下是關于如何使用 OpenCV 讀取圖像的詳細介紹：
（1）使用cv2.imread()函數
cv2.imread()函數用于讀取圖像文件。它返回一個NumPy數組，表示圖像的像素值。
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cv2.imread()函數的參數是一個字符串，表示圖像文件的路徑。
如果路徑正確，函數將返回一個NumPy數組；如果路徑錯誤或文件不存在，函數將返回None。
（2）讀取圖像的形狀和數據類型
通過image.shape可以獲取圖像的形狀，包括高度、寬度和通道數。對于彩色圖像，通道數為3（RGB），對于灰度圖像，通道數為1。
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image.dtype返回圖像數據的類型，通常是uint8，表示像素值的范圍是0到255。
顯示圖像/ OpenCV
在使用 OpenCV 處理數字圖像時，顯示圖像也是一個常見的操作。以下是顯示圖像的詳細步驟和代碼示例。
（1）使用cv2.imshow()函數
cv2.imshow()函數用于顯示圖像。它需要兩個參數：窗口名稱和圖像數據。
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cv2.waitKey()函數用于等待鍵盤事件。它的參數是一個整數，表示等待的時間（以毫秒為單位）。如果參數為0，則無限期等待，直到用戶按下任意鍵。
cv2.destroyAllWindows()函數用于關閉所有OpenCV窗口，確保程序正常退出。
（2）等待鍵盤事件
cv2.waitKey()函數不僅用于等待鍵盤事件，還可以設置窗口的刷新時間。如果在等待時間內用戶按下任意鍵，程序將繼續執行。
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在這個示例中，如果用戶按下q鍵，程序將輸出一條消息并退出。
保存圖像/ OpenCV
在使用 OpenCV 處理數字圖像時，保存圖像也是一個常見的操作。以下是保存圖像的詳細步驟和代碼示例。
（1）使用cv2.imwrite()函數
cv2.imwrite()函數用于保存圖像。它需要兩個參數：文件路徑和圖像數據。
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cv2.imwrite()函數的返回值是一個布爾值，表示保存操作是否成功。如果保存成功，返回True；否則返回False。
（2）保存圖像的格式
OpenCV支持多種圖像格式，如.jpg、.png、.bmp等。不同的格式有不同的特點。
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例如，.jpg格式支持有損壓縮，文件大小較小；.png格式支持無損壓縮，文件大小較大，但圖像質量更高。
4.圖像處理入門
/ 圖像處理
在圖像處理中，像素操作、色彩空間轉換和幾何變換是最基本的技能。掌握這些技能可以幫助你實現各種圖像編輯功能。
本節將詳細介紹這些內容。
像素操作/ OpenCV
在數字圖像處理中，像素操作是基礎且重要的內容。使用 OpenCV，你可以對圖像的像素進行各種操作，包括訪問和修改像素值、進行像素級的計算等。以下是一些常見的像素操作示例和代碼。
（1）訪問和修改像素值
圖像中的每個像素都有一個值，表示該像素的顏色。通過索引操作，可以訪問和修改像素值。
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在這個示例中，我們訪問了圖像中坐標為(100, 100)的像素值，并將其修改為白色（RGB值為[255, 255, 255]）。
（2）ROI（Region of Interest）操作
ROI操作是指對圖像的感興趣區域進行操作。通過索引操作，可以提取和修改ROI。
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在這個示例中，我們提取了圖像中坐標為(100, 100)到(200, 200)的ROI，并將其修改為綠色（RGB值為[0, 255, 0]）。
色彩空間轉換/ OpenCV
在數字圖像處理中，色彩空間轉換是一個非常重要的操作。不同的色彩空間適用于不同的應用場景。
例如，RGB 色彩空間適合顯示設備，而 HSV 色彩空間更適合進行顏色分割和圖像處理。
OpenCV 提供了 cv2.cvtColor() 函數來實現色彩空間的轉換。
（1）RGB與灰度圖像
RGB色彩空間是最常用的色彩空間，它由紅色、綠色和藍色三個通道組成。灰度圖像是單通道圖像，表示圖像的亮度信息。
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cv2.cvtColor()函數用于色彩空間轉換。cv2.COLOR_BGR2GRAY表示從BGR色彩空間轉換為灰度色彩空間。
（2）其他色彩空間
OpenCV支持多種色彩空間，如HSV、LAB等。這些色彩空間在圖像處理中非常有用，例如HSV色彩空間在顏色分割中表現良好。
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cv2.COLOR_BGR2HSV表示從BGR色彩空間轉換為HSV色彩空間。
圖像幾何變換/ OpenCV
在數字圖像處理中，幾何變換是改變圖像形狀、大小或方向的操作。
OpenCV 提供了多種幾何變換函數，包括平移、旋轉、縮放、仿射變換和透視變換等。
以下是一些常見的幾何變換操作及其代碼示例。
（1）縮放
圖像縮放是指改變圖像的大小。cv2.resize()函數用于實現圖像縮放。
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cv2.resize()函數的參數可以是目標大小（寬和高），也可以是縮放比例（fx和fy）。
（2）平移
圖像平移是指將圖像沿著水平或垂直方向移動。cv2.warpAffine()函數用于實現圖像平移。
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平移矩陣M是一個2x3的矩陣，其中M[0, 2]表示水平方向的平移量，M[1, 2]表示垂直方向的平移量。
（3）旋轉
圖像旋轉是指將圖像繞著某個點旋轉一定角度。
cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()函數用于實現圖像旋轉。
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cv2.getRotationMatrix2D()函數用于構造旋轉矩陣，它的參數包括旋轉中心、旋轉角度和縮放比例。
5.綜合小案例/ 圖像處理
通過前面的學習，我們已經掌握了OpenCV的基本操作。現在，讓我們動手制作一個簡易的照片編輯器，實現圖像加載、顯示、保存、裁剪、旋轉和調整亮度等功能。
import cv2
import numpy as np
class SimpleImageEditor:
def __init__(self):
self.image = None
self.current_image = None
def load_image(self, path):
"""加載圖像"""
self.image = cv2.imread(path)
if self.image isNone:
print(f"錯誤：無法從 {path} 加載圖像")
returnFalse
self.current_image = self.image.copy()
print(f"圖像加載成功！尺寸: {self.image.shape[1]}x{self.image.shape[0]}")
returnTrue
def show_image(self, title="Image"):
"""顯示當前圖像"""
if self.current_image isNone:
print("沒有圖像可顯示！")
return
cv2.imshow(title, self.current_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
def convert_to_grayscale(self):
"""轉換為灰度圖"""
if self.current_image isNone:
print("沒有圖像可轉換！")
return
# 如果已經是灰度圖，就不需要轉換
if len(self.current_image.shape) == 3:
self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print("已轉換為灰度圖")
else:
print("圖像已經是灰度格式")
def rotate_image(self, angle):
"""旋轉圖像"""
if self.current_image isNone:
print("沒有圖像可旋轉！")
return
height, width = self.current_image.shape[:2]
center = (width // 2, height // 2)
# 獲取旋轉矩陣
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0)
# 計算新的邊界尺寸
cos = np.abs(M[0, 0])
sin = np.abs(M[0, 1])
new_width = int((height * sin) + (width * cos))
new_height = int((height * cos) + (width * sin))
# 調整旋轉矩陣以考慮平移
M[0, 2] += (new_width / 2) - center[0]
M[1, 2] += (new_height / 2) - center[1]
# 應用旋轉
self.current_image = cv2.warpAffine(
self.current_image, M, (new_width, new_height)
)
print(f"已旋轉 {angle} 度")
def save_image(self, path):
"""保存圖像"""
if self.current_image isNone:
print("沒有圖像可保存！")
return
cv2.imwrite(path, self.current_image)
print(f"圖像已保存到 {path}")
def reset_image(self):
"""重置為原始圖像"""
if self.image isNone:
print("沒有原始圖像！")
return
self.current_image = self.image.copy()
print("已重置為原始圖像")
def main():
editor = SimpleImageEditor()
# 獲取用戶輸入
image_path = input("請輸入圖像路徑: ")
ifnot editor.load_image(image_path):
return
whileTrue:
print("\n=== 簡易照片編輯器 ===")
print("1. 顯示當前圖像")
print("2. 轉換為灰度圖")
print("3. 旋轉圖像")
print("4. 保存圖像")
print("5. 重置為原始圖像")
print("6. 退出")
choice = input("請選擇操作 (1-6): ")
if choice == '1':
editor.show_image("當前圖像")
elif choice == '2':
editor.convert_to_grayscale()
editor.show_image("灰度圖")
elif choice == '3':
try:
angle = float(input("請輸入旋轉角度: "))
editor.rotate_image(angle)
editor.show_image("旋轉后圖像")
except ValueError:
print("請輸入有效的數字！")
elif choice == '4':
save_path = input("請輸入保存路徑: ")
editor.save_image(save_path)
elif choice == '5':
editor.reset_image()
print("已重置圖像")
elif choice == '6':
print("感謝使用照片編輯器！")
break
else:
print("無效選擇，請重新輸入！")
if __name__ == "__main__":
main()
圖片
結果顯示｜終端輸出
通過這個程序，你可以加載一張圖像，然后對它進行裁剪、旋轉、調整亮度和對比度等操作，最后保存修改后的圖像。
本文轉載自???????Fairy Girl???????，作者：Fairy Girl
