通过Python 接口使用OpenCV的方法
一、在Anaconda2中配置OpenCV
解压opencv，添加系统环境变量，计算机-->右键属性-->高级系统设置-->环境变量-->系统变量-->编辑path-->添加F:\ProgramFiles(x86)\opencv-3.2.0-vc14\build\x64\vc14\bin
拷贝opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd到Anaconda2/Lib/Site-packages/
注意：从上面python/2.7可以看出，opencv官方的python接口只支持Anaconda2的版本，如果你装的是Anaconda3的话，可以打开cmd，然后执行condainstall-chttps://conda.anaconda.org/menpoopencv3;
也可以参考此文章进行Anaconda3的配置
打开ipython测试一下
importcv2 print(cv2.__version__)
二、OpenCV基础知识
1.读取、显示和写入图像
importcv2
importmatplotlib.pyplotasplt
#读取图像，第二个参数可以为1(默认读入彩图,可省略),0(以灰度图读入)
im=cv2.imread('empire.jpg',1)#函数imread()返回图像为一个标准的NumPy数组
h,w=im.shape[:2]
printh,w
#显示图像，第一个参数是窗口的名字，其次才是我们的图像，窗口会自动调整为图像大小。
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)#为防止图像一闪而过，无限期的等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows()#关闭所有图像
#保存图像(必须设置保存图像的路径和扩展名)
cv2.imwrite('result.png',im)
#使用plt显示图像(可显示像素坐标及像素值)、保存图像
plt.imshow(im,cmap='gray',interpolation='bicubic')
plt.show()
plt.savefig('figpath.png',bbox_inches='tight')
2.颜色空间转换
在OpenCV中，图像不是按传统的RGB颜色通道，而是按BGR顺序（即RGB的倒序）存储的。读取图像时默认的是BGR，但是还有一些可用的转换函数。颜色空间的转换可以用函数cvtColor()来实现。
#1.使用opencv读取并创建灰度图像，按BGR顺序
im=cv2.imread('empire.jpg')
gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#2.使用matplotlib.image读入并创建灰度图像，按RGB顺序
importmatplotlib.imageasmpl_img
im=mpl_img.imread('empire.jpg')
gray=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#Note:注意1和2的区别在颜色转换代码
#常用：cv2.COLOR_BGR2RGB、cv2.COLOR_GRAY2BGR、cv2.COLOR_BGR2HSV
3.在图像上画直线、矩形、圆、多边形(曲线)
画直线：cv2.line()
importcv2
#读取图像，按BGR顺序
img=cv2.imread('empire.jpg')
#传入图像、起点坐标、终点坐标、线的颜色(color)、线的厚度(thickness)
#color:Coloroftheshape.forBGR,passitasatuple,eg:(255,0,0)forblue.Forgrayscale,justpassthescalarvalue.
#thickness:if-1ispassedforclosedfigureslikecircles,itwillfilltheshape,defaultthickness=1.
img=cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)
画矩形：cv2.rectangle()
#需要传入图像、左上角顶点坐标、右下角顶点坐标、颜色、线宽 img=cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)
画圆：cv2.circle()
#需要传入图像、圆的中心点坐标、半径、颜色、线宽 img=cv2.circle(img,(447,63),63,(0,0,255),-1) #If-1ispassedforclosedfigureslikecircles,itwillfilltheshape.defaultthickness=1
画多边形(包括曲线)：cv2.polylines()
#数组的数据类型必须为int32，若知道曲线方程，可以生成一堆点，就可以画出曲线来啦 pts=np.array([[10,5],[20,30],[70,20],[50,10]],np.int32) #第一个参数为-1,表明这一维的长度(点的数量)是根据后面的维度的计算出来的 pts=pts.reshape((-1,1,2)) #如果第三个参数是False，我们得到的多边形是不闭合的(首尾不相连) img=cv2.polylines(img,[pts],True,(0,255,255))
在图片上添加文字：cv2.putText()
font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX #第3~6个参数为：bottom-leftcornerwheredatastarts、fontsize、color、thickness cv2.putText(img,'OpenCV',(10,500),font,4,(255,255,255),2,cv2.LINE_AA)
4.图像的基础操作
获取并修改像素值
importcv2
importnumpyasnp
img=cv2.imread('messi5.jpg')
px=img[100,100]
printpx
[576368]
#accessingonlybluepixel
blue=img[100,100,0]
printblue
57
#modifythepixel
img[100,100]=[255,255,255]
printimg[100,100]
[255255255]
#channel2所有值置为0
img[:,:,2]=0
获取图像属性
img=cv2.imread('messi5.jpg')
printimg.shape
(960L,1280L,3L)
printimg.size
3686400
printimg.dtype
uint8
选取图像块
img=cv2.imread('messi5.jpg')
#selecttheballandcopyittoanotherregion
ball=img[280:340,330:390]#注意：340和390取不到
img[273:333,100:160]=ball
以上这篇通过Python接口使用OpenCV的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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