OpenCV3入门教程（一）基础知识

行走在理想边缘 2019-05-12

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------韦访 20181011

1、概述

想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？所以，现在开始OpenCV的学习。

2、读写图片

先从图片的读写开始，opencv读取图片的函数是imread，默认情况下，imread函数返回BGR格式的图像，可以用imwrite函数将数据写到本地。下面的代码会将JPG图片转成PNG。

import cv2
image = cv2.imread('dog.jpeg')
cv2.imwrite('dog.png', image)

运行结果：

如果想将图片通过OpenCV的窗口显示，则调用imshow函数，注意在代码末尾加上waitkey函数，否则窗口就直接关闭了，不知道的还以为imshow函数没起作用。代码如下，

import cv2
image = cv2.imread('dog.jpeg')
cv2.imwrite('dog.png', image)
cv2.imshow('dog', image)
cv2.waitKey(0)

运行结果：

上面提到，imread默认返回的是BGR图片，我们也可以通过设置参数，让其返回一个灰度图片，代码如下，

import cv2
image = cv2.imread('dog.jpeg', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('dog', image)
cv2.waitKey(0)

运行结果：

3、高通滤波器

高通滤波器（HPF）是检测图像的某个区域，根据该像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的亮度的滤波器。下面来举个例子，代码如下，

import cv2
import numpy as np
from scipy import ndimage

kernel_3x3 = np.array([
    [-1, -1, -1],
    [-1, 8, -1],
    [-1, -1, -1],
])

kernel_5x5 = np.array([
    [-1, -1, -1, -1, -1],
    [-1, -1,  2, -1, -1],
    [-1,  2,  4,  2, -1],
    [-1, -1,  2, -1, -1],
    [-1, -1, -1, -1, -1],
])

img = cv2.imread('sea.jpg', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
k3 = ndimage.convolve(img, kernel_3x3)
k5 = ndimage.convolve(img, kernel_5x5)

GBlur = cv2.GaussianBlur(img, (11, 11), 0)
g_hpf = img - GBlur

cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('3x3', k3)
cv2.imshow('5x5', k5)
cv2.imshow('g_hpf', g_hpf)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

4、低通滤波器

低通滤波器则在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度，主要用于去噪和模糊化。

5、边缘检测

边缘检测不管是在人类视觉还是计算机视觉中都是非常重要的，我们能识别物体，就是靠边缘。这个很容易理解，夜晚很黑什么都看不到，不就是因为没看到物体的边缘吗？

OpenCV提供了很多边缘检测的滤波函数，比如，Laplacian, Sobel, Scharr, Canny等。这些函数会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他颜色。但是，这些函数容易将噪声错误的失败为边缘，所以，在边缘检测之前，应该对图像进行模糊处理。

OpenCV提供了很多模糊滤波器，比如blur, medianBlur, GausianBlur等，边缘检测滤波器和模糊滤波器总有一个ksize参数，这个参数表示滤波核的宽高，是一个奇数。还是来个代码吧，

import cv2

img = cv2.imread('car.jpg', flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
GBlur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
canny = cv2.Canny(GBlur, 50, 150)
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('canny', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果，

6、边界框、最小矩形区域、最小闭圆的轮廓

实际应用中经常会对目标的边界框、最小矩形区域、最小闭圆特别感兴趣。用cv2.findContours函数很容易实现上述功能。上代码，

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np

#读取图片
img = cv2.imread('Picture1.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#降低分辨率，也可以不降低
# img = cv2.pyrDown(img)

#对图像进行二值化操作
ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY), 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

#检测轮廓，
#输入的三个参数分别为：输入图像、层次类型、轮廓逼近方法
#因为这个函数会修改输入图像，所以上面的步骤使用copy函数将原图像做一份拷贝，再处理
#返回的三个返回值分别为：修改后的图像、图轮廓、层次
image, contours, hier = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:
    #边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    #最小矩形区域
    rect = cv2.minAreaRect(c)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 3)

    #最小闭圆
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    img = cv2.circle(img, center, radius, (255, 0, 0), 2)

cv2.imshow('image', image)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 1)
cv2.imshow("contours", img)
cv2.waitKey(0)