Opencv+Python图像处理

环境搭建：http://blog.youkuaiyun.com/avazhangjing/article/details/79001088

本文代码参考：

http://blog.youkuaiyun.com/eclipse_c/article/details/73826563

http://blog.youkuaiyun.com/sunny2038/article/details/9057415

以在上述环境下验证通过。

下面介绍OpenCV的三种常用功能：打开关闭另存图片、画图、人脸识别

1. Open，Close，Save pic

#注意，Python严格要求缩进对齐

#OpenCloseSave pic
import cv2  

img = cv2.imread("D:\pic\heat.jpg", cv2.IMREAD_COLOR )  #在Python中不需要声明变量，所以也就不需要C++中的cv::Mat xxxxx了。路径用/和\都可以.相对路径./也可以。OpenCV目前支持读取bmp、jpg、png、tiff等常用格式。更详细的请参考OpenCV的参考文档。
cv2.namedWindow("Image"，0)  #和创建一个窗口，0全屏显示
cv2.imshow("Image", img)  
      
print ("save press s, exit press esc")  
key = cv2.waitKey (0)  #接受键盘输入 

if key == 27:  
        cv2.destroyAllWindows()  
elif key == ord('s'):  
        cv2.imwrite("wirte.png", img)  #图片另存为。

#第一个参数是保存的路径及文件名，第二个是图像矩阵。其中，imwrite()有个可选的第三个参数，例如：
#第三个参数针对特定的格式：

#对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0-100的整数表示，默认为95。 注意，cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为Long，必须转换成int。

#cv2.imwrite("D:\\cat2.jpg", img，[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5])

#对于PNG，第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，从0到9,压缩级别越高，图像尺寸越小。默认级别为3. 

#    cv2.imwrite("./cat.png", img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 0])   
 #   cv2.imwrite("./cat2.png", img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9]) 

        cv2.destroyAllWindows() #释放窗口

2. Draw pic

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan  8 12:30:54 2018

@author: ava
"""

    # drawing  
      
import numpy  
import cv2  
      
    # Create a black image  
img = numpy.zeros((512,512,3), numpy.uint8)  #新的OpenCV的接口中没有CreateImage接口。即没有cv2.CreateImage这样的函数。如果要创建图像，需要使用numpy的函数（现在使用OpenCV-Python绑定，numpy是必装的）。
      
    # Draw a diagonal blue line with thickness of 5 px  
cv2.line(img,(0,0),(511,511),(255,0,0),5)  
      
    # draw a rectangle  
cv2.rectangle(img,(384,0),(510,128),(0,255,0),3)  
      
    # draw a circle  
cv2.circle(img,(447,63), 63, (0,0,255), -1)  
      
    # add text  
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  
cv2.putText(img,'Meng', (10,500), font, 4, (255,255,255), 2)  
    # cv2.putText(img,'OpenCV',(10,500), font, 4,(255,255,255),2,cv2.LINE_AA)   # cv2.LINE_AA not found  
      
    # write file to disk  
    # cv2.namedWindow("Image")  
      
cv2.imshow("Image", img)  
key = cv2.waitKey (0)  
cv2.destroyAllWindows() 

3. Detect face

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan  8 12:35:32 2018

@author: ava
"""

    # face detection  
      
import numpy  
import cv2  
      
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:/pic/haarcascade_frontalface_default.xml') #under /opencv/sources/data/haarcascade folder
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:/pic/haarcascade_eye.xml')  
      
img = cv2.imread('D:/pic/heat.jpg')  
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
      
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)  #第二个参数1.3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%； 第三个参数5：？
for (x,y,w,h) in faces:  
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)  #255，0，0是蓝色，蓝绿红；2是划线粗细。 
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]  
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]  
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) #眼睛在脸的范围里找  
    for (ex,ey,ew,eh) in eyes:  
        cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)  
print ("Found {0} faces!".format(len(faces))) #打印找到几个人脸     
cv2.imshow('img',img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()