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    1. python opencv图像处理基本操作示例详解

      来详细讲解一下“python opencv图像处理基本操作示例详解”的完整攻略。

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                来详细讲解一下“python opencv图像处理基本操作示例详解”的完整攻略。

                一、介绍

                OpenCV是一个经典的计算机视觉库。它可以在各种平台上使用,包括Windows、Linux和macOS等。本篇教程将介绍Python实现OpenCV基本图像处理的方法。

                二、准备工作

                首先我们需要安装OpenCV库,可以通过如下命令进行安装:

                pip install opencv-python
                

                安装完成后就可以开始进行图像处理的操作了。

                三、图像读取

                使用OpenCV读取图像可以使用cv2.imread()函数实现。例如,要读取一张名为“test.jpg”的图像,可以使用以下代码:

                import cv2
                
                img = cv2.imread('test.jpg')
                

                在上述例子中,cv2.imread()函数将图像文件读取为一个numpy数组。

                四、图像显示

                在图像处理中,我们通常需要显示处理过程后的图像。可以使用cv2.imshow()函数实现。例如以下代码可以将读取到的图像显示出来:

                import cv2
                
                img = cv2.imread('test.jpg')
                
                cv2.imshow('image', img)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()
                

                imshow()函数中的第一个参数表示窗口的命名,第二个参数是要显示的图像。waitKey()函数表示等待任意键盘按键输入,需要自行判断退出方法,最后使用destroyAllWindows()函数销毁所有窗口。

                五、图像缩放

                在图像处理中,经常需要对图像进行缩放处理。可以使用cv2.resize()函数进行缩放。例如以下代码可以将读取到的图像缩放为原来的一半:

                import cv2
                
                img = cv2.imread('test.jpg')
                
                resized = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)
                
                cv2.imshow('image', resized)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()
                

                resize()函数中第一个参数为原图像,第二个参数可以指定缩放后的图像大小,也可以设置为0,表示按比例缩放。fx和fy参数为缩放比例。

                六、图像裁剪

                在图像处理中,裁剪常常用于截取感兴趣区域。可以使用numpy数组的切片操作实现裁剪。例如这段代码可以将读取到图像的左上角裁剪出来:

                import cv2
                
                img = cv2.imread('test.jpg')
                
                cropped = img[0:200, 0:200]
                
                cv2.imshow('image', cropped)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()
                

                在上述例子中,img[0:200, 0:200]截取了图像的左上角200*200像素的区域。

                七、图像旋转

                在图像处理中,常常需要对图像进行旋转处理。可以使用cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()函数进行旋转。例如以下代码可以将图像以图像中心逆时针90度旋转:

                import cv2
                import numpy as np
                
                img = cv2.imread('test.jpg')
                
                rows, cols, _ = img.shape
                M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 90, 1)
                rotated = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
                
                cv2.imshow('image', rotated)
                cv2.waitKey(0)
                cv2.destroyAllWindows()
                

                在上述例子中,getRotationMatrix2D()函数中的第一个参数为旋转中心点,第二个参数为旋转角度,第三个参数为缩放比例。warpAffine()函数使用返回的变换矩阵将原图像进行旋转。

                八、总结

                以上就是基本的图像处理操作示例,涵盖了图像读取、显示、缩放、裁剪和旋转等基本操作。本篇教程仅仅是Python可用OpenCV最基本的应用,学习过后大家可以尝试着使用OpenCV完成更广泛的图像处理操作。

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