OpenCV基础代码大全——原理与代码伴行详解

• RGB颜色通道：所有彩图都是三颜色图
• 0~255，亮度从黑色到白色
• R：红， G：绿， B：蓝
• 而对于一个灰度图，不需要RGB颜色通道

import cv2
import numpy as np

• 读取图像：

img = cv2:imread('', )
#两个参数：cv2.IMREAD_COLOR（彩图），cv2.IMREAD_GRAYSCALE（灰度图）

• OpenCV默认读取格式为BGR
• 显示图像：

cv2.imshow('', )
cv2.waitKey()
#cv2.destoryALLWindows()

• 获取hwc：

img.shape

• 保存：

cv2.imwrite('',)

• 视频打开：

vc = cv2.VideoCapture('')

• 视频转换为灰度视频：

#if img.isOpend():
#    open = img.read()
if vc.isOpend():
    open, frame = vc.read()
else:
    open = False
    
while open:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret = True:
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('result', gray)
        if cv2.waitKey() & OxFF == 27:
            break
vc.release()
cv2.destoryALLWindows()

• 截取部分图像：

img = cv2.imread('')
image = img[a:b, c:d]
cv2.imshow('', )

• 颜色通道提取与合并：

b,g,r = cv2.split(img)
img = cv2.merge(b,g,r)

• 分别取BGR：

cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0 #B = 0
cur_img[:,:,1] = 0 #G = 0
cv2.imshow('R', cur_img)

• 边界填充：

top_size,bottom_size,left_size,right_size = (a,b,c,d)
replace = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.方式)

方式：
复制法，反射法，反射对称，外包装法，常量法

• 数值计算：

img = img + n #在每个像素点上加n,但shape值不变
img1 + img2 #越界取余
cv2.add(img1, img2) #越界取255

• 改变shape值：

img = cv2.resize(img, (x, y))
img = cv2.resize(img, (0,0), fx = a, fy = b) #改变倍数

• 图像阈值：

ret, dst = cv2.threshoid(src, thresh, maxval, type)
#src:输入图，只能输入单通道图像，通常为灰度图
#dst:输出图
#thresh:阈值
#maxval:当像素值超过了阈值（或者小于阈值，依type定），所赋予的值
#type:二值化操作类型，五种
例:ret, dst = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_TRUNC)

• 图像平滑：

#均值滤波
blur = cv2.blur(img, (x, x))
#方框滤波
box = cv2.boxFilter(img, -1, (x,x), normalize = Ture) #或者(normalize去掉)
#高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (x,x), 1)
#中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, x)
#展示所有
res = np.hstack(vstaack)(blur,gaussian,median)
cv2.imshow('', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindow()

• 形态学腐蚀操作：

kernel = np.ones((x,x), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations = y)
#y为腐蚀次数
cv2.imshow('', erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindow()

• 形态学膨胀操作：

kernel = np,ones((x,x), np.unit8)
dilate = cv2.dilate(img, kernel, iterations = y)
#y为膨胀次数
cv2.imshow('', dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindow()

• 开运算与闭运算：
• 开运算：

#先腐蚀，再膨胀
kernel = np,ones((x,x), np.unit8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

• 闭运算：

#先膨胀，再腐蚀
kernel = np,ones((x,x), np.unit8)
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

• 梯度运算：

#膨胀-腐蚀
kernel = np,ones((x,x), np.unit8)
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

cv2.imshow('', gradient)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindow()

• 礼帽（末节）：

#原始输入-开运算结果
kernel = np,ones((x,x), np.unit8)
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

cv2.imshow('', tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindow()

• 黑帽（轮廓）：

#闭运算结果-原始输入
kernel = np,ones((x,x), np.unit8)
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

cv2.imshow('', blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destoryALLWindow()