实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作
OPENCV初级教程及范例
OPENCV初级教程及范例一、安装OPENCV要使用OPENCV,首先需要在计算机上安装它。
安装步骤如下:3.打开命令行工具,并进入解压后的文件夹。
4.运行以下命令来编译和安装OPENCV:cmake .makesudo make install二、OPENCV基本概念1.图像数据结构在OPENCV中,图像被表示为一个多维数组,每个数组元素对应着图像中的一个像素。
例如,对于一个RGB彩色图像,每个像素由三个颜色通道(红、绿、蓝)组成,可以使用3维数组来表示。
2.图像读取和显示import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#显示图像cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows3.图像处理import cv2import numpy as np#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#图像模糊处理kernel = np.ones((5,5), np.float32) / 25blurred = cv2.filter2D(image, -1, kernel) #显示处理后的图像cv2.imshow("Blurred Image", blurred)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows三、OPENCV实例以下是一些使用OPENCV的实际范例:1.边缘检测import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg", 0)#边缘检测edges = cv2.Canny(image, 100, 200)#显示边缘图像cv2.imshow("Edges", edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows2.目标识别import cv2#读取图像image = cv2.imread("image.jpg")#创建目标识别器cascade = cv2.CascadeClassifier("cascade.xml")#对图像进行目标识别objects = cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))#绘制识别结果for (x, y, w, h) in objects:cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)#显示识别结果cv2.imshow("Objects", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows这些范例只是OPENCV功能的冰山一角,OPENCV还提供了很多强大的功能和工具。
OpenCV教程1(python)
OpenCV教程1(python)OpenCV教程1OpenCV(python)安装⼯欲善其事必先利其器,所以学好OpenCV第⼀步是将相关的环境搭建起来。
本教程是基于windows上的python3.X的,所以⾸先你得安装了python3.X。
没有安装的可以去下载对应的版本,双击点击下⼀步,下⼀步,直⾄安装成功。
好了,python安装完了,下⼀步就是安装OpenCV了。
因OpenCV需要⽤到numpy库,得先安装numpy库。
win+R键输⼊cmd进⼊控制台⿊窗⼝,输⼊pip install numpy,回车。
接下来就是正式安装OpenCV了,去这个⽹站,按ctrl+F进⾏搜索,输⼊opencv,回车,找到了OpenCV对应的下载链接。
下载完成后,还是在⿊窗⼝,输⼊pip install 你的路径名\完整的⽂件名.whl 后回车,提⽰安装成功了就⾏了。
下⾯的基础教程是建⽴在你学习过python的情况下,要不然会遇到很多问题。
没有学过python的,可以去⽹上找⼀些基础的教程来学习,只需要⼤致了解⼀下python的基本语法就可以。
OpenCV基础操作-图⽚1.读⼊并显⽰图⽚import numpy as npimport cv2img = cv2.imread(r'lighthouse.png',cv2.IMREAD_COLOR)cv2.imshow('image',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()运⾏程序结果如下:解释⼀下代码,import numpy as np和import cv2是⽤来引⼊相应的模块的,以便在程序中使⽤。
使⽤cv.imread()读⼊图像,第⼀个参数是图⽚的⽂件名,在不同的路径中,需要加⼊路径名。
r'lighthouse.png'字符串前⾯的r表⽰字符串中取消所有的转义。
第⼆个参数表⽰如何读取图⽚,常⽤的有⼏个值:cv2.IMREAD_COLOR:读⼊⼀副彩⾊图像。
c++的opencv使用方法总结
C++的OpenCV使用方法总结在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV是一个非常强大的开源库,它提供了丰富的功能和工具,用于处理图像和视频。
作为C++程序员,了解并熟练使用OpenCV库是非常重要的。
本文将对C++中使用OpenCV的方法进行总结,并探讨一些常见的应用和技巧。
一、安装和配置OpenCV在开始使用OpenCV之前,首先需要安装和配置这个库。
在Windows评台上,可以通过下载预编译的二进制文件进行安装;在Linux评台上,可以通过包管理器进行安装。
安装完毕后,还需进行一些环境配置,确保编译器能够正确信息OpenCV库文件。
二、基本图像处理1. 读取和显示图像在C++中使用OpenCV读取和显示图像非常简单,只需几行代码即可完成。
首先需要使用imread函数读取图像文件,然后使用imshow 函数显示图像。
在进行图像显示后,需要使用waitKey函数等待用户按下某个键,以便关闭显示窗口。
2. 图像的基本操作OpenCV提供了丰富的图像处理函数,包括图像缩放、旋转、平移、通道拆分与合并等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种基本操作,从而满足不同的需求。
三、特征提取与描述1. Harris角点检测Harris角点检测是一种经典的特征点检测方法,它可以用来识别图像中的角点。
在OpenCV中,我们可以使用cornerHarris函数来实现Harris角点检测,然后对检测结果进行筛选和标记。
2. SIFT特征提取SIFT是一种广泛应用的特征提取算法,它具有旋转不变性和尺度不变性。
在OpenCV中,我们可以使用SIFT算法来提取图像的关键点和特征描述子,从而实现图像匹配和目标识别等功能。
四、图像分类与识别1. 使用支持向量机(SVM)进行图像分类OpenCV提供了对机器学习算法的支持,包括SVM分类器。
我们可以使用SVM对图像进行分类,从而实现图像识别和目标检测等功能。
2. 使用深度学习模型进行图像识别近年来,深度学习在图像识别领域取得了显著的成就。
opencv基本操作
opencv基本操作OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源计算机视觉库,是计算机视觉领域中最常用的库之一。
它由C++编写,支持Python、Java等多种编程语言。
OpenCV提供了各种各样的算法和函数,可用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。
本文将介绍OpenCV的基本操作,包括图像的读取、显示、保存、颜色空间转换、图像缩放、图像平移、图像旋转、图像翻转、图像阈值化、图像平滑、边缘检测等。
1. 图像的读取、显示、保存OpenCV可以读取多种格式的图像文件,包括BMP、JPEG、PNG、TIFF等。
读取图像的函数是cv::imread(),语法如下:cv::Mat cv::imread(const string& filename, int flags = cv::IMREAD_COLOR);其中,filename是要读取的图像文件名,flags是读取图像的方式,可以是cv::IMREAD_COLOR(默认)、cv::IMREAD_GRAYSCALE(灰度图像)、cv::IMREAD_UNCHANGED(包括alpha通道的图像)等。
读取图像后,可以使用cv::imshow()函数将图像显示出来,语法如下: void cv::imshow(const string& winname, InputArray mat);其中,winname是窗口的名称,mat是要显示的图像。
最后,使用cv::imwrite()函数将图像保存到文件中,语法如下:bool cv::imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params = vector<int>());其中,filename是要保存的图像文件名,img是要保存的图像,params是保存图像的参数,比如JPEG的压缩质量等。
实验1 OpenCV编程环境
实验1 OpenCV编程环境1.1 OpenCV 简介OpenCV是Intel公司支持的开源计算机视觉库。
它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
为什么有OpenCV计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,目前的计算机视觉软件大概有以下三种:1.研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容)2.耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink)3.依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是目前的现状。
而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发。
OpenCV致力于成为这样的标准API。
OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富,并且他不分以C语言编写,加上其开源的特性,处理得当,不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序,所以很多人用它来做算法的移植,OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和单片机系统中,目前这种移植在大学中经常作为相关专业本科生毕业设计或者研究生课题的选题。
从哪里下载OpenCV主页:/projects/opencvlibrary中文页:讨论组:/group/OpenCV/1.2 安装OpenCV从下载OpenCV安装程序。
假如要将OpenCV安装到C:\Program Files\OpenCV。
在安装时选择"将\OpenCV\bin加入系统变量"(Add\OpenCV\bin to the systerm PATH)。
由于OpenCV是一个图像库,因此在VC++中编程之前需要预先设置编程环境,即将OpenCV需要的一些函数头文件和库文件加入到当前编译的工程中,使得程序在编译时能够正确找到所需文件。
1.2.1 配置Windows环境变量检查C:\Program Files\OpenCV\bin是否已经被加入到环境变量PATH,如果没有,请加入。
实践1:OpenCV安装及VS开发环境配置
图 1.2 解压 OpenCV 解压完成后, D:\Program Files 的目录下有 OpenCV2.4.8 近 3 GB 的文件, 如图 1.3 所示。 其中,build 文件夹里存储的是开发时用来调用的 OpenCV 相关的文件,而 sources 文件夹则 是官方示例源代码,可以删除。但建议不要删除,可以用来学习或参考使用。
图 1.10 库目录 (路径里少个空格或多个空格,可能在编程调试时会出现“无法打开错误 1 error LNK1104: 无法打开文件‘opencv_calib3d248.lib’类似的错误”) 注意,路径中是选择 x86 还是 x64 是一个令人困惑的问题。当然,对于 32 位操作系统 就选 x86。但是 64 位操作系统,不一定选择 x64,而是看用户使用 Win32 编译器还是 X64 编译器。也就是不管是 32 位还是 64 位操作系统,只用管你用 Win32 编译器还是
1.1 下载和安装 OpenCV SDK
VS2010 的安装在此不再赘述。下面只介绍当前最新的 OpenCV 版本 2.4.8(2014 年 2 月 24 日),2.4.9 (2014 年 4 月)的下载和安装。登录官网 /上找到 OpenCV windows 版下载,如图 1.1 所示。
如果不进行工程包含目录的配置,则每次新建工程都要重新配置才能使用 OpenCV。 Include 目录配置方法如下。 首先是在 Visual Studio 里面新建一个控制台应用程序,勾选“空项目”。为了方便初学 VS 的用户,在此详细介绍新建控制台应用程序的步骤。 (1) 打开 Visual Studio, 新建 Win32 控制台项目, 设置名字, 如 test1, 然后选好路径, 点击确定,如图 1.6 所示。
opencv2基本操作
opencv2基本操作OpenCV2基本操作——一步一步回答引言:OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,旨在提供一系列图像处理和计算机视觉算法的函数,可用于处理图像、视频、对象识别等应用。
本文将介绍OpenCV2的基本操作,以中括号为主题,带您一步一步了解如何使用OpenCV2进行图像处理和计算机视觉。
第一步:安装和配置OpenCV21. 下载OpenCV2库:打开OpenCV官网(2. 安装OpenCV2:根据下载的安装包进行安装,并按照安装向导完成安装过程。
3. 配置环境变量:在系统环境变量中添加OpenCV2库的路径,以便编译和执行OpenCV2的程序。
第二步:导入OpenCV2模块在Python中,我们可以使用"import cv2"语句导入OpenCV2模块。
这将使我们能够使用OpenCV2的函数和方法。
第三步:图像读取和显示1. 使用"cv2.imread()"函数读取图像文件:可以传递图像文件路径作为参数,函数将返回一个代表图像的numpy数组。
2. 使用"cv2.imshow()"函数显示图像:将图像的numpy数组作为第一个参数传递给该函数,然后指定窗口的名称作为第二个参数。
示例代码:pythonimport cv2# 读取图像image = cv2.imread("image.jpg")# 显示图像cv2.imshow("Image", image)# 等待按键cv2.waitKey(0)# 关闭窗口cv2.destroyAllWindows()第四步:图像保存使用"cv2.imwrite()"函数保存图像。
该函数需要传递保存路径和图像的numpy 数组作为参数。
如果路径不存在,函数将创建该路径。
Opencv的基本操作
实验六 OPENCV的基本操作张慧彬2013-8-24机器人研究中心目录一.OPENCV的基本算法及一般应用 (2)1.从磁盘加载并在屏幕上显示图象 (2)2.播放AVI视频 (3)3.视频播放控制 (4)4.载入一幅图象并进行平滑处理 (6)二.调试OPTICAL_FLOW_DEMO.CPP程序 (7)三.OENCV的应用之CANNY边缘检测 (8)1. C ANNY边缘检测基本原理 (8)2.C ANNY边缘检测流程 (8)四.试验总结及心得 (12)一. Opencv的基本算法及一般应用1.从磁盘加载并在屏幕上显示图象#include”highgui.h”int main(int argc,char** argv);{IplImage *img=cvLoadImage(agrv[1]); //将图像文件加载至内存,cvLoadImage()函数是一个高层调用接口,它通过文件名确定被加载文件的格式,。
IplImage结构体将是我们在使用OpenCV时会最常用到的数据结构cvNamedWindow(”Example 1”,CV_WINDOW_AUTOSIZE); // cvNamedWindow()函数用于在屏幕上创建一个窗口,将被显示的图像包含于该窗口中。
函数的第一个参数指定了该窗口的窗口标题,cvNamedWindow()函数的第二个参数定义了窗口的属性。
该参数可被设置为0(默认值)或CV_WINDOW_AUTOSIZE,设置为0时,窗口的大小不会因图像的大小而改变,图像只能在窗口中根据窗口的大小进行拉伸或缩放;而设置为CV_WINDOW_AUTOSIZE时,窗口则会根据图像的实际大小自动进行拉伸或缩放,以容纳图像cvShowImage(”Example 1”,img);// 只要有一个与某个图像文件相对应的IplImage*类型的指针,我们就可以在一个已创建好的窗口(使用cvNamedWindow()函数创建)中使用cvShowImage()函数显示该图像。
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践
opencv4应用开发-入门,进阶与工程化实践引言随着计算机视觉技术的飞速发展,OpenCV已成为计算机视觉领域的核心库。
OpenCV4在图像处理、目标检测、机器学习等领域的应用日益广泛。
本文将带领大家从入门到进阶,再到工程化实践,深入探索OpenCV4的魅力。
第一部分:入门篇1.1 OpenCV4简介首先,我们来了解一下OpenCV4。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。
OpenCV4在保持原有功能的基础上,进一步优化了算法性能,并增加了许多新的功能模块。
1.2 环境配置在开始OpenCV的学习之前,我们需要配置好开发环境。
这包括安装OpenCV 库、选择合适的编程语言(如Python、C++等)以及相应的开发工具(如PyCharm、Visual Studio等)。
1.3 基本操作在掌握了环境配置后,我们可以开始学习OpenCV的基本操作,如图像的读取、显示、保存等。
通过这些基础操作,我们可以对图像进行简单的处理,如灰度转换、噪声去除等。
第二部分:进阶篇2.1 图像处理算法在掌握了基本操作后,我们可以进一步学习OpenCV提供的各种图像处理算法,如滤波、边缘检测、形态学处理等。
这些算法可以帮助我们更好地理解和处理图像。
2.2 目标检测与跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉的重要应用之一。
OpenCV提供了多种目标检测和跟踪的方法,如Haar级联、HOG+SVM、深度学习模型等。
通过这些方法,我们可以实现人脸检测、行人检测等功能。
2.3 机器学习与计算机视觉近年来,机器学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。
OpenCV4结合了多种机器学习算法,如支持向量机、随机森林等,使得我们可以在计算机视觉任务中更好地利用机器学习的能力。
第三部分:工程化实践篇3.1 项目管理与团队协作在大型项目中,良好的项目管理至关重要。
我们需要根据项目的需求,制定合适的开发计划,并进行有效的团队协作。
opencv入门与技术实践
opencv入门与技术实践OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了用于图像处理和计算机视觉任务的各种函数和工具。
它可以用于从图像和视频中提取特征、检测对象、进行图像分割和增强等多种应用。
本文将介绍OpenCV的入门知识和一些技术实践。
一、OpenCV入门知识1. 安装OpenCV:首先需要下载OpenCV的安装包,并按照官方文档的指引进行安装。
安装完成后,可以在自己的代码中引入OpenCV库。
2. 图像读取与显示:使用OpenCV可以很方便地读取和显示图像。
通过cv2.imread()函数可以读取图像,并通过cv2.imshow()函数显示图像。
3. 图像操作:OpenCV提供了丰富的图像操作函数,例如图像的裁剪、缩放、旋转、镜像等。
这些函数可以帮助我们对图像进行各种处理。
4. 颜色空间转换:OpenCV支持常见的颜色空间转换,如RGB到灰度图像的转换、RGB到HSV的转换等。
通过cv2.cvtColor()函数可以实现不同颜色空间之间的转换。
5. 边缘检测:OpenCV提供了多种边缘检测算法,如Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以帮助我们找到图像中的边缘。
6. 特征提取与描述:OpenCV支持多种特征提取和描述算法,如SIFT、SURF、ORB等。
这些算法可以帮助我们在图像中提取出关键点和描述子,用于图像匹配和目标检测等任务。
二、OpenCV技术实践1. 目标检测:OpenCV可以用于目标检测任务。
通过训练一个分类器,可以检测图像中的特定对象。
常见的目标检测算法有Haar级联分类器和基于深度学习的算法。
2. 图像分割:OpenCV提供了多种图像分割算法,如基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于聚类的分割等。
这些算法可以将图像分割成不同的区域,用于图像分析和目标提取等任务。
3. 图像增强:OpenCV可以对图像进行增强处理,如直方图均衡化、对比度增强、锐化等。
这些处理可以改善图像的质量和清晰度,使得图像更适合后续的分析和处理。
opencv实验报告
《OPENCV图像处理》实验报告院(系):理学院专业:信息与计算科学****:***班级: 101001班**:***时间: 2013年9月26日霍夫线变换一、实验名称:霍夫线变换二、实验目的:1.进一步学习opencv的一些基本操作2.通过学习霍夫线变换,使用OpenCV的以下函数HoughLines 和 HoughLinesP 来检测图像中的直线.三、实验原理:1.霍夫线变换是一种用来寻找直线的方法2.是用霍夫线变换之前, 首先要对图像进行边缘检测的处理,也即霍夫线变换的直接输入只能是边缘二值图像.OpenCV实现了以下两种霍夫线变换:1.标准霍夫线变换原理在上面的部分已经说明了. 它能给我们提供一组参数对(θ,rθ) 的集合来表示检测到的直线在OpenCV 中通过函数 HoughLines 来实现2.统计概率霍夫线变换这是执行起来效率更高的霍夫线变换. 它输出检测到的直线的端点(x0,y0,x1,y1)在OpenCV 中它通过函数 HoughLinesP 来实现.众所周知, 一条直线在图像二维空间可由两个变量表示. 例如:对于霍夫变换, 我们将用极坐标系来表示直线. 因此, 直线的表达式可为:化简得:四、实验运行环境:Windows2007操作系统,Visual Studio2012五、实验源代码:pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));line( cdst, pt1, pt2, Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);}#elsevector<Vec4i> lines;HoughLinesP(dst, lines, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 );for( size_t i = 0; i < lines.size(); i++ ){Vec4i l = lines[i];line( cdst, Point(l[0], l[1]), Point(l[2], l[3]), Scalar(0,0,255), 3, CV_AA);}#endifimshow("source", src);imshow("detected lines", cdst);waitKey();return 0;}六、实验结果:图表 1原图图表 2 变换后的图六、实验总结:通过本次实验,我再次熟悉opencv和Visual Studio2012的环境配置,通过这几次对opencv的学习,能操作一些基本的图像显示,及其基本的图像处理,但仍有较多编程的知识学习,特别是这次霍夫线变换的算法不太理解,代码都是通过查阅资料得到,我应该加强对算法的理解,再进行编码,只有这样才能提高自己。
Python-OpenCV基本操作方法详解
Python-OpenCV基本操作⽅法详解基本属性cv2.imread(⽂件名,属性) 读⼊图像属性:指定图像⽤哪种⽅式读取⽂件cv2.IMREAD_COLOR:读⼊彩⾊图像,默认参数,Opencv 读取彩⾊图像为BGR模式注意cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读⼊灰度图像。
cv2.imshow(窗⼝名,图像⽂件) 显⽰图像可以创建多个窗⼝cv2.waitKey() 键盘绑定函数函数等待特定的⼏毫秒,看是否由键盘输⼊。
dWindow(窗⼝名,属性) 创建⼀个窗⼝属性:指定窗⼝⼤⼩模式cv2.WINDOW_AUTOSIZE:根据图像⼤⼩⾃动创建⼤⼩cv2.WINDOW_NORMAL:窗⼝⼤⼩可调整cv2.destoryAllWindows(窗⼝名) 删除任何建⽴的窗⼝代码实例:import cv2img=cv2.imread('test.py',cv2.IMREAD_COLOR)dWindow('image',cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow('image',img)cv2.waitKey(0)cv2.destoryAllWindows()cv2.imwrite(保存图像名,需保存图像) 保存图像代码实例:import cv2img=cv2.imread('test.png',0)cv2.imshow('image',img)k=cv2.waitKey(0)if k==27: #等待 ESC 键cv2.destoryAllWindows()elif k==ord('s') #等待 's' 键来保存和退出cv2.imwrite('messigray.png',img)cv2.destoryAllWindows()对于图像的⼀些操作0x01. 获取图⽚属性import cv2img=img.imread('test.png')print img.shape#(768,1024,3)print img.size#2359296 768*1024*3print img.dtype#uint80x02. 输出⽂本在处理图⽚时,将⼀些信息直接以⽂字的形式输出在图⽚上cv2.putText(图⽚名,⽂字,坐标,⽂字颜⾊)0x03. 缩放图⽚实现缩放图⽚并保存,在使⽤OpenCV时常⽤的操作。
Python-OpenCV——基本操作详解
Python-OpenCV——基本操作详解OpenCV是⼀个基于BSD许可(开源)发⾏的跨平台计算机视觉库,可以运⾏在Linux、Windows、MacOS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,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语⾔的接⼝,实现了图像处理和计算机视觉⽅⾯的很多通⽤算法。
简⾔之,通过openCV可实现计算机图像、视频编辑。
⼴泛应⽤于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。
(OpenCV-Python就是⽤Python包装了C++的实现,背后实际就是C++的代码在跑,所以代码的运⾏速度跟原⽣C/C++速度⼀样快,⽽且更加容易编写。
)基础操作函数cv2.imread()——读取图像函数格式cv2.imread(img,flag)flag取值可以为cv2.IMREAD_COLOR 默认、彩⾊照⽚ 1cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度照⽚ 0cv2.IMREAD_UNCHANGED 加载原图通道 -1也可以通过1、 0、-1 指定上述三个模式1import cv223# 灰度模式打开图⽚4 img = cv2.imread('messi5.jpg',0)cv2.imshow()——显⽰图⽚1 cv2.imshow('image',img) #第⼀个为显⽰的图⽚名字,第⼆个为图⽚2 cv2.waitKey(0) #不停刷新图⽚,直到你按下任意按键退出3 cv2.destroyAllWindows() #关闭所有显⽰框,若只关闭⼀个,可 cv2.destroyWindow()单独指定cv2.imwrite()——保存图⽚cv2.imwrite('messigray.png',img) #第⼀个参数为⽂件名,第⼆个为要保存的图像。
cv2.VideoCapture()——捕捉视频图像1import numpy as np2import cv234#创建⼀个VideoCapture项⽬,0代表选择第⼀个设备5 cap = cv2.VideoCapture(0)67while(True):8# 捕捉每⼀帧图像,返回两个参数ret为是否返回图⽚(True or False),frame为返回的图⽚9 ret, frame = cap.read()1011# 通过cv2.cvtColor转换颜⾊格式为灰度模式12 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)1314# 播放每⼀帧图像15 cv2.imshow('frame',gray)16if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):17break1819# 最后要记得释放capture20 cap.release()21 cv2.destroyAllWindows()还可以通过更改设备号为⽂件名来播放视频(此处播放⽆声⾳),并且通过cv2.WaitKey()来控制播放速度,可以制作慢动作视频等等import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture('vtest.avi')while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('frame',gray)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()cv2.VideoWriter()——保存视频import numpy as npimport cv2cap = cv2.VideoCapture(0)#fourcc是⼀种编码格式,我们保存视频时要指定⽂件名、编码格式、FPS、输出尺⼨、颜⾊模式fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')out = cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc, 20.0, (640,480)) #输出⽂件名、FourCC、帧率、⼤⼩while(cap.isOpened()):ret, frame = cap.read()if ret==True:#cv2.flip(img,flag) 翻转图像(1⽔平翻转、0垂直翻转、-1⽔平垂直翻转)frame = cv2.flip(frame,0)# 写⼊视频帧out.write(frame)cv2.imshow('frame',frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:breakcap.release()out.release()cv2.destroyAllWindows()此外还有不常⽤的:cv2.line(), cv2.circle() , cv2.rectangle(), cv2.ellipse(), cv2.putText()cv2.setMouseCallback()——⿏标绘图import cv2import numpy as np#初始化drawing = False #为真时开始画图mode = True #为真时画举⾏,为假时画圆ix,iy = -1,-1def draw_circle(event,x,y,flags,param):global ix,iy,drawing,mode#⿏标左键按下时if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:drawing = Trueix,iy = x,y#⿏标移动时elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:if drawing == True:if mode == True:cv2.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)else:cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)#⿏标抬起时elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:drawing = Falseif mode == True:cv2.rectangle(img,(ix,iy),(x,y),(0,255,0),-1)else:cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1)#初始化图像img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)dWindow('image')cv2.setMouseCallback('image',draw_circle)#按下"m"来切换模式while(1):cv2.imshow('image',img)k = cv2.waitKey(1) & 0xFFif k == ord('m'):mode = not modeelif k == 27:breakcv2.destroyAllWindows()array.item()、array.itemset()——查看并修改单⼀像素值import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('messi5.jpg')# 指定像素点px = img[100,100]print(px)#[157 166 200]# 获取蓝⾊像素值blue = img[100,100,0]print(blue)#157img.shape img.size img.dtype —— 查看图⽚尺⼨、⼤⼩、数据类型>>> print img.shape(342, 548, 3)>>> print img.size562248>>> print img.dtypeuint8cv2.split cv2.merge —— 分离、合并通道(注意:有损分离)>>> b,g,r = cv2.split(img)>>> img = cv2.merge((b,g,r))#或者>>> b = img[:,:,0]#也可以通过这种形式快速指定红⾊通道像素值为0>>> img[:,:,2] = 0cv2.copyMakeBorder() —— 给图⽚加⼀个相框可以指定下列参数src - 你的图⽚top, bottom, left, right - 上下左右边框宽度borderType - 边框类型(下⾯详细展⽰,不做具体讲解)cv2.BORDER_CONSTANTcv2.BORDER_REFLECTcv2.BORDER_REFLECT_101 or cv2.BORDER_DEFAULTcv2.BORDER_REPLICATEcv2.BORDER_WRAPvalue - 当类型为cv2.BORDER_CONSTANT时需要额外指定的值1import cv22import numpy as np3from matplotlib import pyplot as plt45 BLUE = [255,0,0]67 img1 = cv2.imread('opencv_logo.png')89 replicate = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REPLICATE)10 reflect = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT)11 reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_REFLECT_101)12 wrap = cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_WRAP)13 constant= cv2.copyMakeBorder(img1,10,10,10,10,cv2.BORDER_CONSTANT,value=BLUE)1415 plt.subplot(231),plt.imshow(img1,'gray'),plt.title('ORIGINAL')16 plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('REPLICATE')17 plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('REFLECT')18 plt.subplot(234),plt.imshow(reflect101,'gray'),plt.title('REFLECT_101')19 plt.subplot(235),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('WRAP')20 plt.subplot(236),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('CONSTANT')2122 plt.show()cv2.inRange —— ⽤来追踪物体是⼀个常⽤于颜⾊识别的模型,相⽐BGR更易区分颜⾊,转换模式⽤COLOR_BGR2HSV表⽰。
opencv实验报告
opencv实验报告OpenCV实验报告引言:计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的学科,而OpenCV(Open Source Computer Vision Library)则是计算机视觉领域中最为常用的开源库之一。
本文将介绍我在学习和实践OpenCV过程中的一些实验和心得体会。
一、图像处理实验1.1 灰度图像转换在图像处理中,灰度图像转换是一个常见的操作。
通过OpenCV的函数,我们可以将彩色图像转换为灰度图像,这样可以方便后续的处理。
实验中,我使用了一张彩色图片,通过OpenCV提供的函数将其转换为灰度图像,并将结果进行了展示和比较。
1.2 图像平滑图像平滑是一种常见的图像处理技术,可以去除图像中的噪声,使图像更加清晰。
在实验中,我尝试了使用OpenCV中的高斯滤波和均值滤波两种方法对图像进行平滑处理,并对比了它们的效果和处理速度。
二、图像特征提取实验2.1 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一,它可以帮助我们识别图像中的边缘和轮廓。
在实验中,我使用了OpenCV提供的Sobel算子和Canny算子两种方法对图像进行边缘检测,并对比了它们的效果和处理速度。
2.2 特征点检测特征点检测是计算机视觉中的一个重要任务,它可以帮助我们在图像中找到具有独特性质的点,用于图像匹配和目标识别等应用。
在实验中,我使用了OpenCV中的SIFT算法对图像进行特征点检测,并对比了不同参数设置下的检测结果。
三、图像识别实验3.1 目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,它可以帮助我们在图像中找到特定的目标物体。
在实验中,我使用了OpenCV中的Haar Cascade分类器对人脸进行检测,并对比了不同参数设置下的检测结果。
3.2 图像分类图像分类是计算机视觉中的一个热门研究方向,它可以帮助我们将图像分为不同的类别。
在实验中,我使用了OpenCV中的机器学习算法SVM对图像进行分类,并对比了不同特征提取方法和分类器参数设置下的分类准确率。
实验一 熟悉OpenCV环境和基本操作
实验一熟悉OpenCV环境和基本操作一、实验目的:熟悉OpenCV运行环境和了解图像的基本操作。
二、实验内容:1. OpenCV的安装与配置。
2. 了解了OpenCV,尤其是core模块、核心功能、imgproc模块和highgui模块、高层GUI 和媒体I/O。
3. 利用OpenCV实现了读入一个图像文件并将其显示在屏幕上;图像创建、保存和复制;图像边界的求取。
三、实验作业:1·实验内容的结果i.读入一个图像文件并将其显示在屏幕上,结果如下图1:图1 读入图片并显示ii.图像创建、保存和复制,结果如下图2:图2 创建、保存复制图像iii.图像边界的求取,结果如下图3:图3 Sobel算子求边界2·试举几个图像处理应用的例子图像处理的应用包括:压缩、编码、传输、存储、显示和识别等方面3·试查阅OpenCV库函数,利用Sobel算子求图像边界#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "stdio.h"#include "stdlib.h"int main(int argc, char ** argv){IplImage * src, *dst ;src = cvLoadImage("c:\\lena.jpg");dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_16S,3) ;cvNamedWindow("src",0) ;cvShowImage("src",src);cvNamedWindow("sobel",0) ;cvSobel(src,dst,0,1,5); //利用Sobel算子求边界cvShowImage("sobel",dst);cvWaitKey(0) ;cvReleaseImage(&src) ;cvReleaseImage(&dst);return 0;}得到的边界如下:图4 sobel算子求图像边界4·利用OpenCV产生一个图像,尺寸为200*240,三通道,其中某一块为黄色,其他皆为黑色。
OpenCV基本操作
OpenCV基本操作OpenCV的大部分函数都是在cv的命名空间,所以在每个使用OpenCV函数的cpp文件头(不建议将命名空间的引入写在.h文件)部加上一句using namespace cv;但是,在实际应用的过程当中,我们发现,为了更加凸显出我们所以调用的函数来自于OpenCV,我们建议的写法是在函数、类、结构体等的前面显示地加入命名空间。
例如:cv::Mat matSrc;cv::Rect rcROI;cv::Point ptPosition;1、图像的读写与显示1.1图像的载入在OpenCV支持C++接口以后,图像的管理由Mat类进行实现。
所以,在OpenCV中,所有的图像都可以用Mat对象来存。
读取一副图像的函数由imread函数实现。
imread函数原形为:CV_EXPORTS_W Mat imread(const string&filename,int flags=1);filename参数表示:图像的名称。
OpenCV支持的图像类型如下:Windows位图-*.bmp,*.dibJPEG文件-*.jpeg,*.jpg,*.jpeJPEG2000文件-*.jp2PNG图片-*.png便携文件格式-*.pbm,*.pgm,*.ppmSun rasters光栅文件-*.sr,*.rasTIFF文件-*.tiff,*.tifflagship参数表示:读取的参数,默认为1。
枚举声明如下:enum{IMREAD_UNCHANGED=-1,IMREAD_GRAYSCALE=0,IMREAD_COLOR=1,IMREAD_ANYDEPTH=2,IMREAD_ANYCOLOR=4};IMREAD_UNCHANGED:表示不对图像进行任何处理,按照原始图像类型将图像载入。
IMREAD_GRAYSCALE:表示总是将真彩图像转化为灰度图像进行载入。
IMREAD_ANYDEPTH:表示不改变原始图像的位宽。
opencv基本知识及其操作
opencv基本知识及其操作OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它包含了丰富的计算机视觉和机器学习算法。
以下是OpenCV的一些基本知识和操作:1. 图像读取、显示和保存:OpenCV提供了读取、显示和保存图像的函数。
例如,使用()函数可以读取图像,()函数可以显示图像,()函数可以保存图像。
2. 摄像头和视频读取:OpenCV提供了读取摄像头和视频文件的函数。
例如,使用()函数可以打开摄像头或视频文件,并读取其中的帧。
3. 图像处理:OpenCV提供了许多图像处理函数,包括裁剪、旋转、缩放、模糊等。
例如,使用()函数可以调整图像大小,使用()函数可以应用模糊效果。
4. 颜色空间转换:OpenCV支持多种颜色空间,包括BGR、HSV、灰度等。
可以使用()函数进行颜色空间转换。
5. 特征检测和匹配:OpenCV提供了特征检测和匹配的算法,例如SIFT、SURF、ORB等。
这些算法可以在图像中检测关键点和特征,并进行匹配。
6. 图像变换:OpenCV提供了多种图像变换算法,包括透视变换、仿射变换等。
可以使用()和()函数进行透视变换,使用()函数进行仿射变换。
7. 图像滤波:OpenCV提供了多种图像滤波算法,包括高斯滤波、中值滤波、边缘检测等。
可以使用()函数进行高斯滤波,()函数进行中值滤波,()函数进行边缘检测。
8. 深度学习:OpenCV支持使用深度学习算法进行目标检测和识别。
可以使用预训练的模型进行人脸识别、物体检测等任务。
以上是OpenCV的一些基本知识和操作,通过学习和实践这些内容,可以更好地掌握OpenCV并进行计算机视觉任务的开发。
个人整理的opencv最基本入门资料
个人整理的opencv最基本入门资料OpenCV最基本入门资料OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个功能强大的开源计算机视觉库,用于处理图像和视频。
它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,使开发者能够快速构建各种视觉应用程序。
本文将为您提供一份个人整理的OpenCV最基本入门资料,帮助您快速入门并了解OpenCV的基本概念和使用方法。
一、OpenCV简介OpenCV是跨平台的计算机视觉库,最初由英特尔公司于1999年开发并发布。
它包含了超过2500个优化的算法,涵盖了图像处理、特征提取、目标检测、机器学习等领域。
OpenCV支持多种编程语言,包括C++、Python、Java等,且具有良好的兼容性和扩展性。
二、安装OpenCV在开始学习OpenCV之前,首先需要安装OpenCV库。
下面是安装OpenCV的基本步骤:1.下载OpenCV:在OpenCV官方网站(不提供链接,请自行搜索)上下载适合您操作系统的OpenCV版本,并解压缩到本地目录。
2.配置环境变量:将OpenCV所在目录添加到系统的环境变量中,以便系统能够正确找到OpenCV库文件。
3.配置IDE:如果使用集成开发环境(IDE)进行开发,还需要配置IDE以正确链接和使用OpenCV库。
三、OpenCV基本概念在使用OpenCV之前,需要了解一些基本的概念:1.图像表示:OpenCV中的图像使用多维数组来表示,可以是二维的灰度图像,也可以是三维的彩色图像。
了解图像的表示方式有助于理解后续的图像处理操作。
2.像素操作:像素是图像的最基本单元,每个像素都包含了图像上某个位置的颜色信息。
OpenCV提供了各种像素操作函数,可以获取、设置、修改像素的值。
3.图像处理:OpenCV提供了丰富的图像处理函数,包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
通过这些函数,可以对图像进行各种操作,实现图像的增强、降噪、特征提取等功能。
详解OpenCV图像的概念和基本操作
详解OpenCV图像的概念和基本操作前⾔:opencv最主要的的功能是⽤于图像处理,所以图像的概念贯穿了整个opencv,与其相关的核⼼类就是Mat。
像素:图⽚尺⼨以像素为单位时,每⼀厘⽶等于28像素,如1515厘⽶长度的图⽚,等于420420像素的长度。
⼀个像素所能表达的不同颜⾊数取决于⽐特每像素(BPP)。
灰度图像:8bpp=2的8次⽅=256⾊,⾼彩⾊:16bpp=2的16次⽅=65536⾊,真彩⾊:24bpps=2的24次⽅=16777216⾊。
图像分辨率:图像分辨率是图像总像素的多少,由于图像通常⽤矩阵表⽰,所以分辨率常⽤,mn表⽰,注意: n 表⽰⾏数(代表⼀列包含的像素),m表⽰列数代表⼀⾏包含的像素。
640X480表⽰图像的长和宽分别为640和480,总像素为640X480=307200(相机中所说的30万分辨率),800X600表⽰图像的长和宽分别为800和600,总像素为800X600=480000(相机中所说的50万分辨率)。
图像和矩阵图像是由像素组成的,⽽像素实际上就是带有坐标位置和颜⾊信息的点。
我们把图⽚想象成由若⼲⾏,若⼲列的点组成的,现实中有RGB颜⾊系统,我们可以把图中任意⼀点(位置在第m⾏,第n列)的点A表⽰为A[m,n] = [blue,green,red]参数解读m |A点在图像中的第m⾏n |A点在图像中的第n列blue |表⽰蓝⾊,三原⾊(RGB)的第⼀个数值green|表⽰绿⾊,三原⾊(RGB)的第⼆个数值red |表⽰红⾊,三原⾊(RGB)的第⼀个数值每个点对应的亮度可以理解为rgb的值,⽆符号8位数3维,则⼀个像素点为3维数组,分别对应RGB的值,在OpenCV中数据类型为:cV_8u3C。
假设Mx N,lij表⽰第j⾏j列,对应上图就是M= 300,N= 200。
假设Mx N,lij表⽰第j⾏j列,对应上图就是M= 300,N= 200。
注意:在Opencv中三维数组存储RGB值,存储颜⾊通道的顺序不是RGB,⽽是BGR,如下图:Mat排列⽅式如下:像素值的读写很多时候,我们需要读取某个像素值,或者设置某个像素值;在更多的时候,我们需要对整个图像⾥的所有像素进⾏遍历。
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实验一熟悉OpenCV环境和基本操作
一、实验目的:
熟悉OpenCV运行环境和了解图像的基本操作。
二、实验内容:
1. OpenCV的安装与配置。
2. 了解了OpenCV,尤其是core模块、核心功能、imgproc模块和highgui模块、高层GUI 和媒体I/O。
3. 利用OpenCV实现了读入一个图像文件并将其显示在屏幕上;图像创建、保存和复制;图像边界的求取。
三、实验作业:
1·实验内容的结果
i.读入一个图像文件并将其显示在屏幕上,结果如下图1:
图1 读入图片并显示
ii.图像创建、保存和复制,结果如下图2:
图2 创建、保存复制图像
iii.图像边界的求取,结果如下图3:
图3 Sobel算子求边界
2·试举几个图像处理应用的例子
图像处理的应用包括:压缩、编码、传输、存储、显示和识别等方面3·试查阅OpenCV库函数,利用Sobel算子求图像边界
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
int main(int argc, char ** argv)
{
IplImage * src, *dst ;
src = cvLoadImage("c:\\lena.jpg");
dst = cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_16S,3) ;
cvNamedWindow("src",0) ;
cvShowImage("src",src);
cvNamedWindow("sobel",0) ;
cvSobel(src,dst,0,1,5); //利用Sobel算子求边界
cvShowImage("sobel",dst);
cvWaitKey(0) ;
cvReleaseImage(&src) ;
cvReleaseImage(&dst);
return 0;
}
得到的边界如下:
图4 sobel算子求图像边界
4·利用OpenCV产生一个图像,尺寸为200*240,三通道,其中某一块为黄色,其他皆为黑色。
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
char wndname[] = "Drawing Demo";
int main( int argc, char** argv )
{
CvPoint pt1,pt2;
CvPoint ptt[6];
CvPoint* pt[2];
int arr[2];
CvRNG rng;
int width = 240, height = 200;
int width3 = width*3, height3 = height*3;
int ymin = 0;
// Load the source image
IplImage* image = cvCreateImage( cvSize(width,height), 8, 3 );
// Create a window
cvNamedWindow(wndname, 1 );
cvZero( image );
cvShowImage(wndname,image);
rng = cvRNG((unsigned)-1);
pt[0] = &(ptt[0]);
pt[1] = &(ptt[3]);
arr[0] = 3;
arr[1] = 3;
pt1.x=100;
pt1.y=100;
pt2.x=150;
pt2.y=130;
cvRectangle( image,pt1, pt2, cvScalar(0,255,255), -1, 0 );//将参数中的tickness设置为-1,即可以将图形填充为边的颜色
cvShowImage(wndname,image);
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage(&image);
cvDestroyWindow(wndname);
return 0;
}
程序运行的结果如下:
图5 绘图的结果
四. 实验总结:
本次实习的主要任务就是熟悉完成OpenCV的安装,以及通过本次实验的练习.基本熟悉了熟悉OpenCV运行环境和了解图像的基本操作。
在实习过程中,参考实习指导进行,本次实验相对比较简单,比较成功的完成了实验内容。
本次实习的代码虽然都是使用老师的,但是经过本次实习,我们对OpenCV有了初步的了解和使用。