这是看视频的笔记，大部分内容抄自老师的笔记，稍微微加了自己百度的一些解析，侵删。
安装
Anaconda要装3.5.2，对应python3.6版本，无外网推荐用清华源镜像
链接 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
OpenCV装3.4.1.15
指令：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python == 3.4.1.15
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.1.15
https://repo.anaconda.com/archive/ 从这里选择对应anaconda版本，另外，python版本和下载的opencv版本有关，刚开始我用的版本不对，会有报错
总之，环境配置是一大步。
图像的基本操作
图片
im = cv2.imread(‘cat.jpg’) 读取图片 返回的是一个列表 储存每一个像素点的数据
还有一个可选参数：cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度图
cv2.IMREAD_COLOR 彩色图 默认为彩色
图像的显示
#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow(‘mao’,img)
#等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.waitKey(10000) 表示出现窗口等待的时间，若参数为 -1，则表示不设置窗口出现时间，一般该参数设置为 -1
cv2.destroyAllWindows()表示按下任意键销毁窗口
def cv_show(name,img):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
可以定义该函数来显示图像
**cv2.imwrite(‘223.png’,img)**保存图片 第一个参数为保存图片的名字
type(img) img的类型为numpy.ndarray
img.size img大小
img.dtype dtype(‘uint8’)
视频
cv2.VideoCapture可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，例如0,1。
参数是0，表示打开笔记本内置摄像头
如果是视频文件，直接指定好路径即可。
**ret, frame =vc.read()**vc.read()按帧读取视频，ret,frame是获cap.read()方法的两个返回值。其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# 检查是否打开正确
if vc.isOpened():
oepn, frame = vc.read()
else:
open = False
while open:
ret, frame = vc.read()
if frame is None:
break
if ret == True:
# 就是个处理一帧的例子，这里转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 不断显示一帧，就成视频了
# 这里没有提前创建窗口，所以默认创建的窗口不可调整大小
# 可提前使用cv.WINDOW_NORMAL标签创建个窗口
cv2.imshow('result', gray)
if cv2.waitKey(3) & 0xFF == 27: # 每3ms播放一帧 按下Esc键退出 或者cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('q')按下 q 退出
break
vc.release()
#调用release()释放摄像头，调用destroyAllWindows()关闭所有图像窗口
cv2.destroyAllWindows()
截取部分图像
img=cv2.imread('cat.jpg')
cat=img[0:50,0:200]
cv_show('cat',cat)
通道颜色提取
b,g,r=cv2.split(img)
合并通道
img=cv2.merge((b,g,r))
img.shape
**# 只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv_show(‘R’,cur_img)
**
把索引0，和1 置0
边界填充
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)
replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
** BORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。
BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb
BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba
BORDER_WRAP：外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg
BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充**
数值计算
img_cat2= img_cat +10
图像上每个像素点都加10
（不知道有啥用，反正知道有可以相加这个操作就可以了 加10前后的图像
）
两个图片也可以直接相加，cv2中大于255部分的对255取余处理 img_cat + img_cat2
用函数相加的话，大于255部分直接取255 cv2.add(img_cat,img_cat2)
图像融合
融合的图像shap必须一样，否则会 ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (414,500,3) (429,499,3)
更改图片大小函数 img_dog = cv2.resize(img_dog, (500, 414))
还可以 res = cv2.resize(img, (0, 0), fx=4, fy=4) 前两个参数为（0,0），后面两个参数为倍数
融合图片：res = cv2.addWeighted(img_cat, 0.4, img_dog, 0.6, 0)
0.4 0.6 分别为图片的权重 最后一项为偏移项 相当于w=ax+by+c 中的c
图像阈值
ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)
-
src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图
-
dst： 输出图
-
thresh： 阈值
-
maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值
-
type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRESH_TRUNC； cv2.THRESH_TOZERO；cv2.THRESH_TOZERO_INV
-
cv2.THRESH_BINARY 超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0 常作为二值化操作
-
cv2.THRESH_BINARY_INV THRESH_BINARY的反转
-
cv2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变
-
cv2.THRESH_TOZERO 大于阈值部分不改变，否则设为0
-
cv2.THRESH_TOZERO_INV THRESH_TOZERO的反转
图像平滑（滤波操作，去掉噪音点）
均值滤波
#简单的平均卷积操作
blur = cv2.blur(img, (3, 3)) #周围3x3方框的均值
方框滤波
#基本和均值一样，可以选择归一化
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize=True) #-1 表示颜色通道数一致，通常为-1，不需要去改，normalize=True做归一化处理，譬如3x3加起来，最后除以9就是归一化，选择归一化就和均值滤波操作一模一样，该参数置为False时，不除以9，越界的像素点直接置为255，最后图像会亮很多
高斯滤波
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。
cv2.GussianBlur()函数
语法：GaussianBlur（src，ksize，sigmaX [，dst [，sigmaY [，borderType]]]）-> dst
——src输入图像；图像可以具有任意数量的通道，这些通道可以独立处理，但深度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F。
——dst输出图像的大小和类型与src相同。
——ksize高斯内核大小。 ksize.width和ksize.height可以不同，但它们都必须为正数和奇数，也可以为零，然后根据sigma计算得出。
——sigmaX X方向上的高斯核标准偏差。
——sigmaY Y方向上的高斯核标准差；如果sigmaY为零，则将其设置为等于sigmaX；如果两个sigmas为零，则分别从ksize.width和ksize.height计算得出；为了完全控制结果，而不管将来可能对所有这些语义进行的修改，建议指定所有ksize，sigmaX和sigmaY。
卷积核里的数值是满足高斯分布，相当于更重视中间的
#(5, 5)表示高斯矩阵的长与宽都是5，标准差取1
aussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1)
cv2.imshow(‘aussian’, aussian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
离的越近，重要程度越高，权重越大
中值滤波
#相当于用中值代替
median = cv2.medianBlur(img, 5) # 中值滤波 方框中数据从小到大排列，取中间的数
cv2.imshow(‘median’, median)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
组合展示图片
# 展示所有的
res = np.hstack((blur,aussian,median)) #行排列 np.vstack列排列
#print (res)
cv2.imshow('median vs average', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
形态学-腐蚀操作
cv2.erode（）函数
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)
cv2.imshow('erosion', erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
kernel = np.ones((3,3),np.uint8) 是画一个3x3的矩阵，类型为uint8
ones()返回一个全1的n维数组，同样也有三个参数：shape（用来指定返回数组的大小）、dtype（数组元素的类型）、order（是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据）。后两个参数都是可选的，一般只需设定第一个参数。
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) 传入图片、“方框”、迭代次数
腐蚀程度和 “方框” 还有迭代次数有关
形态学-膨胀操作
膨胀·则与腐蚀相反 cv2.dilate（）函数
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
dige_dilate = cv2.dilate(dige_erosion,kernel,iterations = 1)
cv2.imshow('dilate', dige_dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
开运算与闭运算
cv2.morphologyEx() 函数
#开：先腐蚀，再膨胀
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow('opening', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#闭：先膨胀，再腐蚀
img = cv2.imread('dige.png')
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow('closing', closing)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
梯度运算
# 梯度=膨胀-腐蚀
gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
cv2.imshow('gradient', gradient)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
礼帽与黑帽
- 礼帽 = 原始输入-开运算结果
- 黑帽 = 闭运算-原始输入
#礼帽
img = cv2.imread('dige.png')
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
cv2.imshow('tophat', tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#黑帽
img = cv2.imread('dige.png')
blackhat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
cv2.imshow('blackhat ', blackhat )
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
图像梯度-Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
cv_show(sobelx,'sobelx')
cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])
src：输入图像
ddepth: 输出图像的深度（可以理解为数据类型），-1表示与原图像相同的深度
dx,dy:当组合为dx=1,dy=0时求x方向的一阶导数，当组合为dx=0,dy=1时求y方向的一阶导数（如果同时为1，通常得不到想要的结果）
ksize:（可选参数）Sobel算子的大小，必须是1,3,5或者7,默认为3。求X方向和Y方向一阶导数时，卷积核分别为 上图
scale:（可选参数）将梯度计算得到的数值放大的比例系数，效果通常使梯度图更亮，默认为1
delta:（可选参数）在将目标图像存储进多维数组前，可以将每个像素值增加delta，默认为0
borderType:（可选参数）决定图像在进行滤波操作（卷积）时边沿像素的处理方式，默认为BORDER_DEFAULT
返回值是 梯度图
图像深度是指存储每个像素值所用的位数，例如cv2.CV_8U，指的是8位无符号数，取值范围为0~255，超出范围则会被截断（截断指的是，当数值大于255保留为255，当数值小于0保留为0，其余不变）。
具体还有：CV_16S（16位无符号数），CV_16U（16位有符号数），CV_32F（32位浮点数），CV_64F（64位浮点数）
函数cv2.convertScaleAbs(src[,alpha[,beta]])
先计算数组绝对值，后转化为8位无符号数
src:输入图像（多维数组）
alpha:比例因子
beta:保存新图像（数组）前可以增加的值
白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值
图像梯度-Scharr算子
各有特点
Canny边缘检测
-
-
使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。
-
-
-
计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。
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-
-
应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。
-
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-
应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。
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-
-
通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
-
v2=cv2.Canny(img,50,100)
这两个值为阈值，最小和最大
图像金字塔
高斯金字塔
高斯金字塔：向下采样方法（缩小）
高斯金字塔：向上采样方法（放大）
up=cv2.pyrUp(img)
cv_show(up,'up')
print (up.shape)
down=cv2.pyrDown(img)
cv_show(down,'down')
print (down.shape)
拉普拉斯金字塔
down=cv2.pyrDown(img)
down_up=cv2.pyrUp(down)
l_1=img-down_up
cv_show(l_1,'l_1')
图像轮廓
cv2.findContours(img,mode,method)
mode:轮廓检索模式
- RETR_EXTERNAL ：只检索最外面的轮廓；
- RETR_LIST：检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中；
- RETR_CCOMP：检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界;
- RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次; 建议用这个
method:轮廓逼近方法
- CHAIN_APPROX_NONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）。
- CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
#为了提高准确率，对图像进行二值化
img = cv2.imread('contours.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv_show(thresh,'thresh')
#检测轮廓操作
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
返回值：binary 是传进去的原图 不过新版opencv把该返回值取消了
contours：保存的是一些轮廓的信息
hierarchy：层级，暂时不懂不用
函数接受的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图
绘制轮廓
#传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，颜色模式，线条厚度
# 注意需要copy,要不原图会变。。。
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')
参数： 1、在哪个图像上画
2、轮廓的像素点
3、-1表示画出所有轮廓，0则表示画第一个，1第二个…
4、画轮廓的线条的颜色 B G R格式
5、线条宽度
轮廓特征
#面积
cv2.contourArea(cnt)
#周长，True表示闭合的
cv2.arcLength(cnt,True)
轮廓近似
epsilon = 0.15*cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
cv_show(res,'res')
cv2.approxPolyDP（）
参数：1、做哪个轮廓
2、指定一个值进行比较的，这个值也可以自己填，一般是按照周长的百分比
还有；轮廓的外接矩形、外接圆等
模板匹配
模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是(A-a+1)x(B-b+1)
# 模板匹配
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
res.shape
- TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
- TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
- TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
- TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
- TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
- TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关
建议用带归一化的方法
res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
匹配多个对象
img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]
res = cv2.matchTemplate(img_gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
# 取匹配程度大于%80的坐标
loc = np.where(res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]): # *号表示可选参数
bottom_right = (pt[0] + w, pt[1] + h)
cv2.rectangle(img_rgb, pt, bottom_right, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('img_rgb', img_rgb)
cv2.waitKey(0)
直方图与模板匹配
cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)
- images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img]
- channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图 像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像 的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。
- mask: 掩模图像。统整幅图像的直方图就把它为 None。但是如 果你想统图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并 使用它。
- histSize:BIN 的数目。也应用中括号括来
- ranges: 像素值范围常为 [0,256]
没听太懂…
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