Recientemente, estoy aprendiendo algoritmos relacionados con OCR, que involucran preprocesamiento de imágenes, posicionamiento de texto + reconocimiento de texto . Hoy, ordenaré el contenido relevante de la biblioteca de preprocesamiento de imágenes-opencv .
Uno, la instalación de opencv
Los pasos de instalación son los siguientes:
- Abra la terminal.
- Ingrese el comando de instalación: pip --default-timeout = 300 install opencv-python. La instalación exitosa indicará "número de versión de open-python-instalado exitosamente". La dirección detrás de dowding es la dirección donde pip descarga la biblioteca OpenCV.
Dos, la importación de opencv
importar cv2 como cv
Tres, documento chino opencv: primeros pasos
Funciones de operación de lectura, visualización y escritura de imágenes: cv2.imread (), cv2.imshow (), cv2.imwrite ().
1. Lea la imagen
cv2.imread (ruta de archivo, modo) y lea el archivo en un modo determinado.
filepath: ruta del archivo;
modo: la forma de leer la imagen, el valor es 0, 1, -1, respectivamente correspondiente a: cargar la imagen en modo de imagen en color, el valor predeterminado; cargar la imagen en modo de escala de grises; cargar la imagen, incluido el canal alfa.
Nota: La imagen debe estar ubicada en el directorio de trabajo o debe proporcionarse la ruta completa de la imagen. Incluso si la ruta de la imagen es incorrecta, no arrojará ningún error, pero le dará print img None.
2. Muestre la imagen
cv2.imshow ('window_name', img), muestre la imagen en la ventana y la ventana se ajustará automáticamente al tamaño de la imagen.
weindow_name: el nombre de la ventana.
img: el nombre de la variable de imagen que se mostrará.
cv2.waitKey () es una función de enlace de teclado. Su parámetro es el tiempo en milisegundos. Esta función espera los milisegundos especificados de cualquier evento de teclado. Si presiona cualquier tecla durante este tiempo, el programa continuará. Si es 0, espere indefinidamente las pulsaciones de teclas. También se puede configurar para detectar pulsaciones de teclas específicas, si se presiona la tecla a, etc.
cv2.destroyAllWindows () simplemente destruye todas las ventanas que creamos. Si desea destruir una ventana específica, use la función cv2.destroyWindow (), que pasa el nombre exacto de la ventana como parámetro.
Nota: Existe un caso especial en el que puede crear una ventana y cargar imágenes en ella más tarde. En este caso, puede especificar si se puede cambiar el tamaño de la ventana. Se realiza mediante la función cv2.namedWindow (). De forma predeterminada, la bandera es cv2.WINDOW_AUTOSIZE. Pero si especifica el indicador cv2.WINDOW_NORMAL, puede ajustar el tamaño de la ventana. Es útil cuando el tamaño de la imagen es demasiado grande y se agrega una barra de seguimiento a la ventana.
3. Guarde la imagen
cv2.imwrite (nombre de archivo, img): guarde la imagen.
nombre de archivo: el nombre de la imagen guardada.
img: el nombre de la variable de imagen que se guardará.
4. Código de muestra
''' An highlighted block'''
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread('messi5.jpg' ,0 )
cv.imshow('image',img)
k = cv.waitKey(0)
if k == 27 : ＃等待ESC键退出
cv.destroyAllWindows()
elif k == ord （'s' ）: ＃wait for's'键保存并退出
cv.imwrite （'messigray.png' ，img ）
cv.destroyAllWindows （）