我是靠谱客的博主 温婉海燕,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【深度学习】OpenCV——基础认识:图片和视频读取,以及图片的色彩空间和其转换1、图片读写2 视频读取3 色彩空间与转换 ,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。
概述
目录
1、图片读写
1.1 读取图像
1.2 创建图片并保存
2 视频读取
3 色彩空间与转换
3.0 色彩空间转换
3.1 通道分离
3.2 HSV颜色空间
环境:Anaconda3 + Python3.7 + Pytorch1.5
1、图片读写
1.1 读取图像
""" Python """
import cv2
img = cv2.imread(r"1.jpg") """ 读取图片;r为取消 "" 作用 """
cv2.imshow("pic show", img) """ 展示图片 """
cv2.waitKey(0) """ 阻塞进程,一直显示图片,直到用户关闭 """
print(type(img)) """ out:<class 'numpy.ndarray'>读取到的图片是numpy数据类型 """
注:C++部分代码会使用Python的多行注释符,因为C++ 中的单行注释符和多行注释符不利于在网页中观看中文注释字体
""" C++ """
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
"""当前文件路径为cmake-build-release文件夹下,要将1.jpg图片移入其中"""
cv::Mat img = cv::imread("1.jpg");
cv::imshow("pic show", img);
cv::waitKey(0);
}
1.2 创建图片并保存
""" Python """
import numpy as np
import cv2
img = np.empty((200, 200, 3), np.uint8) """ 创建200 * 200 * 3 的空数组,数据类型为np.uint8(图片像素有0~255的整数表示)"""
img[..., 0] = 255 """ 通过广播,将图片的第一通道赋值为255 """
img[..., 1] = 0 """ 通过广播,将图片的第二通道赋值为0 """
img[..., 2] = 0
cv2.imwrite("2.jpg", img) """ cv2.imwrite([img_name], [data]) """
""" C++ """
#include<opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::Mat img = cv::Mat(200, 200, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 0, 0));
cv::imwrite("2.jpg", img);
}
打开保存的图片,我们发现图片是纯蓝色的,由此我们可以知道opencv读入的图片是BGR格式:
2 视频读取
""" Python """
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) """ 读取摄像头 """
"""cap = cv2.VideoCapture("1.mp4") # 读取视频文件 """
while True:
ret, frame = cap.read() """ ret为Bool值,表示是否读取成功;frame为读取到的数据 """
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): """ 捕捉用户输入,当用户按下"q"键时退出捕捉 """
break
cap.release() """ 释放摄像头等资源 """
cv2.destroyAllWindows() """ 关闭所有窗口资源,防止自动释放窗口资源失败 """
""" C++ """
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
cv::VideoCapture cap;
cap = cv::VideoCapture("http://ivi.bupt.edu.cn/hls/cctv1.m3u8"); """ 读取网页中的视频 """
while(true)
{
cv::Mat frame;
cap >> frame;
cv::imshow("frame", frame);
if ( char(cv::waitKey(41)) == 'q')
{
break;
}
}
cap.release();
cv::destroyAllWindows();
return 1;
}
3 色彩空间与转换
常用的色彩空间:RGB/RGBA/GRAY/HSV
3.0 色彩空间转换
""" Python """
import cv2
src = cv2.imread(r"1.jpg")
dst = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2GRAY) """ 将BGR图片转为Gray灰度图 """
cv2.imshow("src show", src)
cv2.waitKey(0)
"""
更多的转换内容可以在cv2.cvtColor(src, cv2.Other)的cv2.Other中找到
"""
3.1 通道分离
""" Python """
import cv2
img = cv2.imread(r"1.jpg")
img[..., 0] = 0
img[..., 1] = 0
cv2.imshow("dst show", img)
cv2.waitKey(0)
""" C++ """
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main(){
cv::Mat img = cv::Mat(200, 300, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 0, 255)); //unsigned int8类型 BGR
int i,j;
for( i = 0; i < img.rows; i++){
for( j = 0; j < img.cols; j++){
img.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = 0;
img.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = 0;
img.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = 255;
}
}//速度慢
// std::vector<cv::Mat> ms;
// cv::split(img, ms); //通道分割
// ms[0] = 0;
// ms[1] = 0;
// ms[2] = 255;
// cv::merge(ms, img); //通道合并
cv::imwrite("WritePic12.jpg", img);
return 1;
}
3.2 HSV颜色空间
HSV 格式中,H(色彩/色度)的取值范围是 [0,179],S(饱和度)的取值范围 [0,255],V(亮度)的取值范围 [0,255]。但是不同的软件使用的值可能不同。所以当你需要拿 OpenCV 的 HSV 值与其他软件的 HSV 值进行对比时,一定要记得归一化。
""" Python """
""" 提取图像中的字 """
import cv2
import numpy as np
number_6= cv2.imread("../Image/number_6.jpg")
number_6_hsv =cv2.cvtColor(number_6,cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow("src number_6", number_6)
cv2.imshow("hsv number_6", number_6_hsv)
""" 设定提取的高低阈值,中间值保留为255 """
low = np.array([0, 0, 150])
high = np.array([165, 100, 255])
""" 过滤函数:获取mask掩码,由0或255构成 """
mask = cv2.inRange(number_6_hsv, low, high)
cv2.imshow("mask number_6 ", mask)
""" 与操作 """
number_6_and = cv2.bitwise_and(number_6, number_6, mask=mask)
cv2.imshow("bitwise_and number_6 ", number_6_and)
cv2.waitKey(0)
更新日志:
2020/11/9 --- 更新阀值操作和图像的运算
2020/11/27 --- 删除阈值操作、图像运算、基本图形绘制
作者:阳一子
本文地址:https://blog.csdn.net/qq_279033270/article/details/109549846
最后
以上就是温婉海燕为你收集整理的【深度学习】OpenCV——基础认识:图片和视频读取,以及图片的色彩空间和其转换1、图片读写2 视频读取3 色彩空间与转换 的全部内容,希望文章能够帮你解决【深度学习】OpenCV——基础认识:图片和视频读取,以及图片的色彩空间和其转换1、图片读写2 视频读取3 色彩空间与转换 所遇到的程序开发问题。
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