OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础

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OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础

OpenCV介绍

OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 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，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景。

Python安装OpenCV

对于 Linux 和 Windows 操作系统，首需要在 shell 或 cmd 中运行以下命令安装 NumPy：

pip install numpy

然后再安装 OpenCV，可以选择两种不同版本：

仅安装主模块包
```
pip install opencv-python
```
安装完整包(包括主模块和附加模块)
```
pip install opencv-contrib-python
```

OpenCV主要模块

OpenCV 可以被划分为不同模块，其主要模块如下：
OpenCV主要模块
下表整理介绍了各主要模块的作用：

模块	介绍
core	核心模块，是定义基本数据结构的模块，也包括库中所有其他模块使用的基本函数
imgproc	图像处理模块，包括图像滤波、几何图像变换、颜色空间变换和直方图
imgcodecs	图像文件读写
highgui	高级GUI，提供UI功能的接口，可以执行以下操作：创建和操作可以显示的窗口、将滑动条添加到窗口、键盘命令和处理鼠标事件等
videoio	视频I/O，视频捕获和视频编解码器的接口
video	视频分析模块，包括背景减法、运动估计和目标跟踪算法
calib3d	摄像机标定和三维重建，包括基本的多视点几何算法、立体匹配算法、目标姿态估计、单摄像机和立体摄像机标定以及三维重建
features2d	二维特征框架，该模块包括特征检测器、描述符和描述符匹配器
objdetect	目标检测，检测预定义类的对象和实例(例如，人脸、眼睛、人和汽车)
dnn	深度神经网络(Deep neural network, DNN)模块，本模块包含以下内容：用于创建新层的API、一组预定义的常用层、从层构造和修改神经网络的API、从不同深度学习框架加载序列化网络模型的功能等
ml	机器学习库(Machine Learning Library, MLL)是一组可用于分类、回归和聚类目的的类和方法
flann	快速近似近邻库(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors, FLANN)是一组非常适合快速近邻搜索的算法，用于多维空间中的聚类和搜索
photo	计算摄影，提供一些计算摄影的函数
stitching	图像拼接，实现了一个自动拼接全景图像的拼接流水线
shape	形状距离和匹配模块，可用于形状匹配、检索或比较
superres	超分辨率，包含一组可用于提高分辨率的类和方法
videostab	视频稳定，包含一组用于视频稳定的类和方法
viz	三维可视化工具，用于显示与场景交互的小部件

OpenCV应用场景

OpenCV 可以应用但不仅限于以下场景：二维和三维特征提取、街景图像拼接、人脸识别系统、手势识别、人机交互、动作识别、物体识别、自动检查和监视、分割与识别、医学图像分析、运动跟踪、增强现实、视频/图像搜索与检索、机器人与无人驾驶汽车导航与控制、驾驶员疲劳驾驶检测等。

OpenCV图像处理基础

图像基础

接下来，首先从理论上介绍图像的相关概念。

图像处理中的主要问题

我们看可以把图像看作是三维世界的二维视图，那么数字图像作为2D图像，可以使用称为像素的有限数字集进行表示(像素的概念将在像素、颜色、通道、图像和颜色空间部分中详细解释)。我们可以，将计算机视觉的目标定义为将这些2D数据转换为以下内容：

新的数据表示(例如，新图像)
决策目标(例如，执行具体决策任务)
目标结果(例如，图像的分类)
信息提取(例如，目标检测)

在进行图像处理时，经常会遇到以下问题：

图像的模糊性，由于受到透视的影响，从而会导致图像视觉外观的变化。例如，从不同的角度看同一个物体会产生不同的图像；
图像通常会受许多自然因素的影响，如光照、天气、反射和运动；
图像中的一部分对象也可能会被其他对象遮挡，使得被遮挡的对象难以检测或分类。随着遮挡程度的增加，图像处理的任务(例如，图像分类)可能非常具有挑战性。

为了更好的解释上述问题，我们假设需要开发一个人脸检测系统。该系统应足够鲁棒，以应对光照或天气条件的变化；此外，该系统应该可以处理头部的运动——用户头部可以在坐标系中每个轴上进行一定程度的动作(抬头、摇头和低头，用户可以离相机稍近或稍远的情况)。而许多人脸检测算法在人脸接近正面时表现出良好的性能，但是，如果一张脸不是正面的(例如，侧面对着镜头)，算法就无法检测到它。此外，算法需要即使在用户戴着眼镜或太阳镜时，也可能需要检测面部(即使这会在眼睛区域产生遮挡）。综上所述，当开发一个计算机视觉项目时，我们必须综合考虑到所有这些因素，一个很好的表征方法是有使用大量测试图像来验证算法。我们也可以根据测试图像的不同困难程度来对它们进行分类，以便于检测算法的弱点，提高算法的鲁棒性。

图像处理流程

完整的图像处理程序通常可以分为以下三个步骤：

读取图像，图像的获取可以有多种不同的来源(相机、视频流、磁盘、在线资源)，因此图像的读取可能涉及多个函数，以便可以从不同的来源读取图像；
图像处理，通过应用图像处理技术来处理图像，以实现所需的功能(例如，检测图像中的猫)；
显示结果，将图像处理完成后的结果以人类可读的方式进行呈现(例如，在图像中绘制边界框，有时也可能需要将其保存到磁盘)。

此外，上述第2步图像处理可以进一步分为三个不同的处理级别：

低层处理(或者在不引起歧义的情况下可以称为预处理)，通常将一个图像作为输入，然后输出另一个图像。可在此步骤中应用的步骤包括但不限于以下方法：噪声消除、图像锐化、光照归一化以及透视校正等；
中层处理：是将预处理后的图像提取其主要特征(例如采用 DNN 模型得到的图像特征)，输出某种形式的图像表示，它提取了用于图像进一步处理的主要特征。
高层处理：接受中层处理得到的图像特征并输出最终结果。例如，处理的输出可以是检测到的人脸.

像素、颜色、通道、图像和颜色空间

在表示图像时，有多种不同的颜色模型，但最常见的是红、绿、蓝 (RGB) 模型。
RGB 模型是一种加法颜色模型，其中原色 (在RGB模型中，原色是红色 R、绿色 G 和蓝色 B) 混合在一起就可以用来表示广泛的颜色范围。
每个原色 (R, G, B) 通常表示一个通道，其取值范围为[0, 255]内的整数值。因此，每个通道有共256个可能的离散值，其对应于用于表示颜色通道值的总比特数 ( $2^8＝256$ )。此外，由于有三个不同的通道，使用 RGB 模型表示的图像称为24位色深图像：

加色法
在上图中，可以看到 RGB 颜色空间的“加法颜色”属性：

红色加绿色会得到黄色
蓝色加红色会得到品红
蓝色加绿色会得到青色
三种原色加在一起得到白色

因此，如前所述，RGB 颜色模型中，特定颜色可以由红、绿和蓝值分量合成表示，将像素值表示为 RGB 三元组 (r, g, b)。典型的 RGB 颜色选择器如下图所示：

颜色选择器
分辨率为 800×1200 的图像是一个包含800列和1200行的网格，每个网格就是称为一个像素，因此其中包含 800×1200=96 万像素。应当注意，图像中有多少像素并不表示其物理尺寸(一个像素不等于一毫米)。相反，像素的大小取决于为该图像设置的每英寸像素数 (Pixels Per Inch, PPI)。图像的 PPI 一般设置在 [200-400] 范围内。
计算PPI的基本公式如下：

PPI=宽度(像素) / 图像宽度(英寸)
PPI=高度(像素) / 图像高度(英寸)

例如，一个4×6英寸图像，图像分辨率为 800×1200，则PPI是200。

图像描述

图像可以描述为2D函数 $f (x, y)$ ，其中 $(x, y)$ 是空间坐标，而 $f (x, y)$ 是图像在点 $(x, y)$ 处的亮度或灰度或颜色值。另外，当f(x, y)和(x, y)值都是有限离散量时，该图像也被称为数字图像，此时：

$x \in [0, h - 1]$ ，其中 $h$ 是图像的高度
$y \in [0, w - 1]$ ，其中 $w$ 是图像的宽度
$f (x, y) \in [0 ， L - 1]$ ，其中 $L = 256$ (对于8位灰度图像)

彩色图像也可以用同样的方式表示，只是我们需要定义三个函数来分别表示红色、绿色和蓝色值。这三个单独的函数中的每一个都遵循与为灰度图像定义的 $f (x, y)$ 函数相同的公式。我们将这三个函数的子索引 R、G 和 B 分别表示为 $f_R(x, y)$ 、 $f_G(x, y)$ 和 $f_B(x, y)$ 。
同样，黑白图像也可以表示为相同的形式，其仅需要一个函数来表示图像，且 $f (x, y)$ 只能取两个值。通常，0 表示黑色、1 表示白色。
下图显示了三种不同类型的图像(彩色图像、灰度图像和黑白图像)：
不同类型图像示例
数字图像可以看作是真实场景的近似，因为 $f (x, y)$ 值是有限的离散量。此外，灰度和黑白图像每个点只对应有一个值，彩色图像每个点需要三个函数对应于图像的红色、绿色和蓝色分量。

图像文件类型

尽管在 OpenCV 中处理的图像时，可以将图像看作 RGB 三元组的矩阵(在 RGB 图像模型情况下)，但它们不一定是以这种格式创建、存储或传输的。有许多不同的文件格式，如GIF、PNG、位图或JPEG，使用不同形式的压缩（无损或有损）来更有效地表示图像。
下表列示了 OpenCV 支持的文件格式及其关联的文件扩展名：

文件格式	文件扩展名
Windows bitmaps	.bmp和.dib
JPEG files	.JPEG、.jpg 和 *.jpe
JPEG 2000 files	*.jp2
Portable Network Graphics	*.png
Portable image format	.pbm、.pgm 和 *.ppm
TIFF files	.TIFF 和 .tif

对图像应用无损或有损压缩算法，可以得到比未压缩图像占据存储空间小的图像。其中，在无损压缩算法中，得到的图像与原始图像等价，也就是说，经过反压缩过程后，得到的图像与原始图像完全等价(相同)；而在有损压缩算法中，得到的图像并不等同于原始图像，这意味着图像中的某些细节会丢失，在许多有损压缩算法中，压缩级别是可以调整的。

OpenCV中的坐标系

为了更好的展示 OpenCV 中的坐标系以及如何访问各个像素，查看以下低分辨率图像为例：

低分辨率图片

这个图片的尺寸是 32×41 像素，也就是说，这个图像有 1312 个像素。为了进一步说明，我们可以在每个轴上添加像素计数，如下图所示：

现在，我们来看看 $(x, y)$ 形式的像素索引。请注意，像素索引起始值为零，这意味着左上角位于 $(0, 0)$ ，而不是 $(1, 1)$ 。下面的图像，索引了 4 个单独的像素，图像的左上角是原点的坐标：

单个像素的信息可以从图像中提取，方法与 Python 中引用数组的单个元素相同。

OpenCV中的通道顺序

在 OpenCV 使用中，使用的颜色通道顺序为 BGR 颜色格式而不是 RGB 格式。可以在下图中看到三个通道的顺序：

OpenCV通道顺序

BGR 图像的像素结构如下图所示，作为演示，图示详细说明了如何访问pixel(y=n, x=1)：

像素访问

Tips：OpenCV 的最初开发人员选择了 BGR 颜色格式（而不是 RGB 格式），是因为当时 BGR 颜色格式在软件供应商和相机制造商中非常流行，因此选择 BGR 是出于历史原因。
此外，也有其他 Python 包使用的是 RGB 颜色格式(例如，Matplotlib 使用 RGB 颜色格式，Matplotlib 是最流行的 2D Python 绘图库，提供多种绘图方法，可以查看 Python-Matplotlib 可视化获取更多详细信息)。因此，我们需要知道如何将图像从一种格式转换为另一种格式。
当我们掌握了将图像从一种格式转换为另一种格式的方法后，就可以选择使用 OpenCV 进行图像处理，同时利用 Matplotlib 包提供的函数来显示图像，接下来，让我们看看如何处理两个库采用的不同颜色格式。
首先，我们使用 cv2.imread() 函数加载图像：

import cv2
img_OpenCV = cv2.imread('sigonghuiye.jpeg')

图像存储在 img_OpenCV 变量中，因为 cv2.imread() 函数以 BGR 顺序加载图像。然后，我们使用 cv2.split() 函数将加载的图像分成三个通道 (b, g, r) 。这个函数的参数就是我们要分割的图像：

b, g, r = cv2.split(img_OpenCV)

下一步是合并通道(以便根据通道提供的信息构建新图像)，但合并时顺序与原图像不同。我们更改 b 和 r 通道的顺序以遵循 RGB 格式，即我们所需要的 Matplotlib 格式：

img_matplotlib = cv2.merge([r, g, b])

此时，我们有两个图像 (img_OpenCV 和 img_matplotlib)，接下来，我们将分别使用 OpenCV 和 Matplotlib 绘制她们，以便我们可以对比结果。首先，我们将用 Matplotlib 显示这两个图像。
为了在同一个窗口中使用 Matplotlib 显示两个图像，我们将使用 subplot，它将多个图像放置在同一个窗口中。可以在 subplot 中使用三个参数，例如 subplot(m,n,p)，此时，子图处理 $\times n$ 网格中的图，其中 $m$ 确定行数， $n$ 确定列数，而 $p$ 确定要在网格中放置图的位置。要使用 Matplotlib 显示图像，需要使用 imshow 函数。
在这种情况下，当我们水平显示两个图像时， $m = 1$ 、 $n = 2$ 。我们将对第一个子图 (img_OpenCV) 使用 $p = 1$ ，对第二个子图(img_matplotlib) 使用 $p = 2$ ：

from matplotlib import pyplot as plt
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_OpenCV)
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_matplotlib)
plt.show()

程序输出如下图所示：
matplotlib绘制结果
可以看出，第一个子图以错误的颜色( BGR 顺序)显示图像，而第二个子图以正确的颜色( RGB 顺序)显示图像。接下来，我们使用 cv2.imshow() 显示两个图像：

cv2.imshow('bgr image', img_OpenCV)
cv2.imshow('rgb image', img_matplotlib)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以下屏幕截图显示了执行上述代码获得的结果：
OpenCV绘制结果

正如预期的那样，屏幕截图中，第一张图以正确的色彩显示图像，而第二张图以错误的颜色显示图像。
此外，如果我们想在同一个窗口中显示两个图像，可以构建一个包含这两个图像的拼接图像，将两张图片水平连接起来。为此，我们需要使用 NumPy 的 concatenate() 方法。该方法的参数是要连接的两个图像和要在哪个轴上进行堆叠，这里，我们令 axis = 1 (水平堆叠它们)：

import numpy as np
img_concats = np.concatenate((img_OpenCV, img_matplotlib), axis=1)
cv2.imshow('bgr image and rgb image', img_concats)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

下图显示了连接后的图像：
拼接后显示

需要考虑的一个因素是 cv2.split() 是一项耗时的操作。如果确实需要划分不同通道，应当首先考虑使用 NumPy 索引。例如，如果想获取图像的一个通道，则可以使用 NumPy 索引获取通道：

B = img_OpenCV[:, :, 0]
G = img_OpenCV[:, :, 1]
R = img_OpenCV[:, :, 2]

另一个需要注意的是，可以使用 NumPy 在一条语句中将图像从 BGR 转换为 RGB：

img_matplotlib = img_OpenCV[:, :, ::-1]

在不同颜色空间中访问和操作OpenCV中的像素

本节将介绍如何使用 OpenCV 访问和读取像素值以及如何修改它们。此外，还将学习如何访问图像属性。如果想一次处理多个像素，则需要创建图像区域 (Region of Image, ROI)。
在 Python 中，图像表示为 NumPy 数组。因此，示例中包含的大多数操作都与 NumPy 相关，建议需要对 NumPy 包一些了解，才能更好明白示例代码的原理，但即使不了解也没关系，必要时会对所用函数进行讲解。

彩色图像访问和操作OpenCV中的像素

现在，我们来看看如何在 OpenCV 中处理BGR图像。如上所述，OpenCV 加载彩色图像时，蓝色通道是第一个，绿色通道是第二个，红色通道是第三个。
首先，使用 cv2.imread() 函数读取图像。图像应该在工作目录中，或者应该提供图片的完整路径。在本例中，读取 sigonghuiye.jpeg 图像并将其存储在img变量中：

img = cv2.imread('sigonghuiye.jpeg')

图像加载到 img 后，可以获得图像的一些属性。我们要从加载的图像中提取的第一个属性是 shape，它将告诉我们行、列和通道的数量(如果图像是彩色的)。我们将此信息存储在 dimensions 变量中：

dimensions = img.shape

第二个属性是图像的大小(img.size=图像高度 × 图像宽度 × 图像通道数)：

total_number_of_elements= img.size

第三个属性是图像数据类型，可以通过 img.dtype 获得。因为像素值在 [0-255] 范围内，所以图像数据类型是 uint8 (unsigned char)：

image_dtype = img.dtype

上面示例中，我们已经使用了 cv2.imshow() 函数来在窗口中显示图像，这里我们对其进行更详细的介绍，使用 cv2.imshow() 函数显示图像时，窗口会自动适应图像大小。此函数的第一个参数是窗口名，第二个参数是要显示的图像。在这种情况下，由于加载的图像已存储在 img 变量中，因此使用此变量作为第二个参数：

cv2.imshow("original image", img)

显示图像后，我们来介绍下键盘绑定函数——cv2.waitKey()，它为任何键盘事件等待指定的毫秒数。参数是以毫秒为单位的时间。当执行到此函数时，程序将暂停执行，当按下任何键后，程序将继续执行。如果毫秒数为 0 (cv2.waitKey(0))，它将无限期地等待键盘敲击事件：

cv2.waitKey(0)

要访问(读取)某个像素值，我们需要向 img 变量(包含加载的图像)提供所需像素的行和列，例如，要获得 $(x = 40, y = 6)$ 处的像素值：

(b, g, r) = img[6, 40]

我们在三个变量 (b, g, r) 中存储了三个像素值。请牢记 OpenCV 对彩色图像使用 BGR 格式。另外，我们可以一次仅访问一个通道。在本例中，我们将使用所需通道的行、列和索引进行索引。例如，要仅获取像素 $(x = 40, y = 6)$ 处的蓝色值：

b = img[6, 40, 0]

像素值也可以以相同的方式进行修改。例如，要将像素 (x=40, y=6) 处设置为红色：

img[6, 40] = (0, 0, 255)

有时，需要处理某个区域而不是一个像素。在这种情况下，应该提供值的范围(也称切片)，而不是单个值。例如，要获取图像的左上角：

top_left_corner = img[0:50, 0:50]

变量 top_left_corner 可以看做是另一个图像(比img小)，但是我们可以用同样的方法处理它。
最后，如果想要关闭并释放所有窗口，需要使用 cv2.destroyAllWindows() 函数：

cv2.destroyAllWindows()

灰度图像访问和操作OpenCV中的像素

灰度图像只有一个通道。因此，在处理这些图像时会引入一些差异。我们将在这里重点介绍这些差异，相同的部分不再赘述。
同样，我们将使用 cv2.imread() 函数来读取图像。在这种情况下，需要第二个参数，因为我们希望以灰度加载图像。第二个参数是一个标志位，指定读取图像的方式。以灰度加载图像所需的值是 cv2.IMREAD_grayscale:

gray_img = cv2.imread('logo.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

在这种情况下，我们将图像存储在gray_img变量中。如果我们打印图像的尺寸(使用 gray_img.shape )，只能得到两个值，即行和列。在灰度图像中，不提供通道信息：

dimensions = gray_img.shape

shape将以元组形式返回图像的维度 —— (828, 640)。
像素值可以通过行和列坐标来访问。在灰度图像中，只获得一个值(通常称为像素的强度)。例如，如果我们想得到像素 $(x = 40, y = 6)$ 处的像素强度：

i = gray_img[6, 40]

图像的像素值也可以以相同的方式修改。例如，如果要将像素 $(x = 40, y = 6)$ 处的值更改为黑色(强度等于0)：

gray_img[6, 40] = 0

OpenCV图像处理基础小结

在本文中，首先介绍了与图像相关的关键概念。图像构成了构建计算机视觉项目所必需的丰富信息。然后，我们需要了解 OpenCV 使用 BGR 颜色格式而不是 RGB，但有一些 Python 包(例如 Matplotlib )使用后一种格式。因此，需要了解如何将图像从一种颜色格式转换为另一种颜色格式。
此外，还总结了处理图像的主要函数和参数：

访问图像属性
OpenCV 常用函数，例如 cv2.imread() 、 cv2.split() 、 cv2.merge() 、 cv2.imshow() 、 cv2.waitKey() 和 cv2.destroyAllWindows()
如何在 BGR 和灰度图像中获取和操作图像像素

系列链接

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/145780.html原文链接：https://javaforall.cn

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