第一章：OpenCV入门
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，1999年有英特尔的Gary Bradski启动。OpenCV库由C和C++语言编写，涵盖计算机视觉各个领域内的500多个函数，可以在多个操作系统上运行。它旨在提供一个简洁而又高效的接口，从而帮助共夺得开发人员快速的构建视觉系统。
本章主要介绍OpenCV的简单使用
图像处理的基本操作：
图像处理的最基本操作包括：
- 读取图像
- 显示图像
- 保存图像
1. 读取图像：
在OpenCV中使用cv2.imread()函数来读取图像，该函数支持各种静态图像格式。
语法为：retval = cv2.imread( filename[, flags] )
- retval：返回值，读取到的图像。如果未读取到图像，则返回 None
- filename：表示要读取的图像的完整路径。
- flags：是读取标记。该标记用来控制读取文件的类型，具体如下表表示。
注意：表中第一列参数和第三列参数是等价的。即：cv2.IMREAD_UNCHANGED = -1
| 值 | 含义 | 数值 |
|---|---|---|
| cv2.IMREAD_UNCHANGED | 保持原格式不变 | -1 |
| cv2.IMREAD_GRAYSCALE | 将图像调整为单通道灰度图像 | 0 |
| cv2.IMREAD_COLOR | 将图像调整为3通道的BGR图像。该值是默认值 | 1 |
| cv2.IMREAD_ANYDEPTH | 当载入的图像深度为16位或者32位时，就返回其对应深度的图像；否则，将其转换为8位图像 | 2 |
| cv2.IMREAD_ANYCOLOR | 以任何可能的颜色格式读取图像 | 4 |
| cv2.IMREAD_LOAD_GDAL | 使用gdal驱动程序加载图像 | 8 |
| cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2 | 将图像转化为单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/2 | |
| cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2 | 将图像转换为3通道BGR彩色图像，并将图像尺寸减小1/2 | |
| cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4 | 将图像转化为单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/4 | |
| cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4 | 将图像转换为3通道BGR彩色图像，并将图像尺寸减小1/4 | |
| cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8 | 将图像转化为单通道灰度图像，并将图像尺寸减小1/8 | |
| cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8 | 将图像转换为3通道BGR彩色图像，并将图像尺寸减小1/8 | |
| cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION | 不以EXIF的方向为标记旋转图像 |
函数cv2.imread()支持读取多种不同类型的图像：
例如：使用cv2.imread()函数读取图像
import cv2
lena = cv2.imread("sky.png")
print(lena)
2. 显示图像：
在OpenCV中提供了多个与显示相关的函数：
-
namedWidow函数：
-
用来创建指定名称的窗口
-
语法格式：None = cv2.namedWindow( winname ) 式中 winname 指的是创建窗口的名称
例如创建一个名字为lesson的窗口CV2.namedWindow("lesson") -
imshow函数：
- 用来显示图像
- 语法格式：None = cv2.imshow( winname, mat ) 式中winname为窗口名称，mat为要显示的图像。
例如：
import cv2 lena = cv2.imread("lena.bmp") cv2.namedWindow("lesson") cv2.imshow("lesson", lena)上述代码中，首先通过cv2.imread()函数读取图像lena.bmp，然后通过cv2.namedWindow()函数创建了一个名为lesson的窗口，最后通过cv2.imshow()函数在lesson窗口中显示图像lena.bmp。
注意：在实际使用中也可以不创建窗口，直接使用函数cv2.imshow()引用一个并不存在的创空，并在其中显示指定的图像，如：
import cv2 lena = cv2.imread("lena.bmp") cv2.imshow("demo", lena) -
waitKey函数：
- 用来等待按键，当用户按下键盘后，该语句会被执行，并返回一个值
- 语法：retval = cv2.waitKey([delay])
- retval：表示返回值。如果没有按键被按下，则返回-1；如果有按键备案下则返回该按键的ASCII码
- delay：表示等待键盘触发的时间，单位是ms。当该值为负数或者0时，表示无限等待。默认为0
实际使用中，可以通过函数cv2.waitKey()获取按下的按键，并针对不同的键做出不同的反应从而实现交互功能
import cv2 lenam = cv2.imread("lena.png") cv2.imshow("demo", lena) key = cv2.waitKey() if key == ord("A"): CV2.imshow("PressA", lena) elif key == ord("B"): cv2.imshow("PressB", lena) -
destroyWindow函数：
- 用来释放（销毁）指定窗口
- 语法：None = cv2.destroyWindow( winname ) winname为窗口名字
import cv2 lena = cv2.imread("lena.png") cv2.imshow("demo", lena) cv2.waitKey() cv2.destroyWindow("demo") -
destroyAllWindows函数
- 用来释放（销毁）所有窗口
- 语法：None = cv2.destroyAllWindows()
import cv2 lena = cv2.imread("lena.png") cv2.imshow("demo1", lena) cv2.imshow("demo2", lena) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()
3. 保存图像
在OpenCV中使用函数cv2.imwrite()来保存图像，该函数的语法是：
- retval = cv2.imwrite( filename , img [, params ])
参数：
- retval：返回值。如果保存成功，则返回True；如果失败，则返回False
- filename：要保存目标文件的完整路径。
- img：要保存的图像
- params：保存类型参数，可选。
import cv2
lena = cv2.imread("lena.png")
r = cv2.imwrite("result.png", lena)
OpenCV贡献库介绍
目前，OpenCV库包含如下两部分：
- OpenCV主库：即通常安装的OpenCV库，该库成熟稳定，有核心的OpenCV团队维护
- OpenCV贡献库：该扩展库的名称为opencv_contrib，主要有社区开发和维护，其包含的视觉应用比OpenCV主库更全面。需要注意的是，OpenCV贡献库中包含非OpenCV许可的部分，并且包含专利保护的算法。因此使用该模块前需要特别注意。
- OpenCV贡献库中包含非常多的扩展模块：
- bioinspired：生物视觉模块
- datasets：数据集读取模块
- dnn：深度神经网络模块
- face：人脸识别模块
- matlab：MATLAB接口模块
- stereo：双目立体匹配模块
- text：视觉文本匹配模块
- tracking：基于视觉的目标跟踪模块
- ximgpro：图像处理扩展模块
- xobjdetect：增强2D目标检测模块
- datasets：数据集读取模块
- dnn：深度神经网络模块
- face：人脸识别模块
- matlab：MATLAB接口模块
- stereo：双目立体匹配模块
- text：视觉文本匹配模块
- tracking：基于视觉的目标跟踪模块
- ximgpro：图像处理扩展模块
- xobjdetect：增强2D目标检测模块
- xphoto：计算 摄影扩展模块