Opencv从入门到放弃---3.图像梯度与轮廓（OpenCV = open(开源)+ c(ctrl c)+ v(ctrl v)）

图像梯度与轮廓

Sobel算子
Scharr算子
laplacian算子
Canny边缘检测
图像金字塔
图像轮廓
傅里叶变换
滤波

Sobel算子

如果出现负数则默认为0

img = cv2.imread('data/pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

ddepth:图像的深度
dx和dy分别表示水平和竖直方向
ksize是Sobel算子的大小

#定义显示函数
def cv_show(img,name):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
cv_show(sobelx,'sobelx')

白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值

sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
cv_show(sobelx,'sobelx')

#倒过来
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)  
cv_show(sobely,'sobely')

#分别计算x和y，再求和
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
cv_show(sobelxy,'sobelxy')

不建议直接计算

sobelxy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)
sobelxy = cv2.convertScaleAbs(sobelxy) 
cv_show(sobelxy,'sobelxy')

根据梯度求边缘

img = cv2.imread('data/lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv_show(img,'img')

img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
cv_show(sobelxy,'sobelxy')

Scharr算子

对边界更敏感

laplacian算子

特别敏感，对噪声点也很敏感

#不同算子的差异
img = cv2.imread('data/lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)   
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)  
sobelxy =  cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)  

scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0)
scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1)
scharrx = cv2.convertScaleAbs(scharrx)   
scharry = cv2.convertScaleAbs(scharry)  
scharrxy =  cv2.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0) 

laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
laplacian = cv2.convertScaleAbs(laplacian)   

res = np.hstack((sobelxy,scharrxy,laplacian))
cv_show(res,'res')

Canny边缘检测

1. 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
1. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
1. 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
1. 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
1. 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

1:高斯滤波器

2:梯度和方向

3：非极大值抑制

4：双阈值检测

img=cv2.imread("data/lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,80,150)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,'res')

img=cv2.imread("data/car.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

v1=cv2.Canny(img,120,250)
v2=cv2.Canny(img,50,100)

res = np.hstack((v1,v2))
cv_show(res,'res')

图像金字塔

高斯金字塔
拉普拉斯金字塔

高斯金字塔：向下采样方法（缩小）

高斯金字塔：向上采样方法（放大）

img=cv2.imread("data/AM.png")
cv_show(img,'img')
print (img.shape)
#打印结果(442, 340, 3)

up=cv2.pyrUp(img)
cv_show(up,'up')
print (up.shape)
#打印结果(884, 680, 3)

down=cv2.pyrDown(img)
cv_show(down,'down')
print (down.shape)
#打印结果(221, 170, 3)

up2=cv2.pyrUp(up)
cv_show(up2,'up2')
print (up2.shape)
#打印结果(1768, 1360, 3)

图片太大不展示了

up=cv2.pyrUp(img)
up_down=cv2.pyrDown(up)
cv_show(up_down,'up_down')

cv_show(np.hstack((img,up_down)),'up_down')

up=cv2.pyrUp(img)
up_down=cv2.pyrDown(up)
cv_show(img-up_down,'img-up_down')

拉普拉斯金字塔

down=cv2.pyrDown(img)
down_up=cv2.pyrUp(down)
l_1=img-down_up
cv_show(l_1,'l_1')

图像轮廓

cv2.findContours(img,mode,method)

mode:轮廓检索模式

RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次;

method:轮廓逼近方法

CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。

为了更高的准确率，使用二值图像。

img = cv2.imread('data/contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv_show(thresh,'thresh')

binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cv_show(img,'img')
#传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，颜色模式，线条厚度
# 注意需要copy,要不原图会变。。。
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')

draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, 0, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')

轮廓特征

cnt = contours[0]
#面积
print(cv2.contourArea(cnt))
#周长，True表示闭合的
print(cv2.arcLength(cnt,True))

轮廓近似

img = cv2.imread('data/contours2.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]

draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')

epsilon = 0.15*cv2.arcLength(cnt,True) 
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)

draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')

边界矩形

img = cv2.imread('data/contours.png')

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]

x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')

area = cv2.contourArea(cnt)
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
rect_area = w * h
extent = float(area) / rect_area
print ('轮廓面积与边界矩形比',extent)

轮廓面积与边界矩形比 0.5154317244724715

外接圆

(x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt) 
center = (int(x),int(y)) 
radius = int(radius) 
img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
cv_show(img,'img')

傅里叶变换

我们生活在时间的世界中，早上7:00起来吃早饭，8:00去挤地铁，9:00开始上班。。。以时间为参照就是时域分析。

但是在频域中一切都是静止的！

https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358

傅里叶变换的作用

高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界
低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海

滤波

低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊
高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强
opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32 格式。
得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常要转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。
cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展示（0,255）。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('data/lena.jpg',0)

img_float32 = np.float32(img)

dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
# 得到灰度图能表示的形式
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

img = cv2.imread('data/lena.jpg',0)

img_float32 = np.float32(img)

dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

rows, cols = img.shape
crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2)     # 中心位置

# 高通滤波
mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0

# IDFT
fshift = dft_shift*mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()