python进行opencv开发----简单的图片操作

最新推荐文章于 2024-05-24 17:11:44 发布
转载 最新推荐文章于 2024-05-24 17:11:44 发布 · 1.8k 阅读 · 1

本文通过实例演示了如何使用Python和OpenCV库进行图像处理，包括裁剪、灰度转换、绘制矩形、调整大小、颜色通道分离及修改对比度和亮度等基本操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[python]  view plain copy
  1. #!/usr/bin/python2  
  2. # coding: utf-8  
  3.   
  4. import cv2  
  5. import numpy as np  
  6.   
  7. #原始图片  
  8. image = cv2.imread('./meinv2_original.jpg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR)  
  9. cv2.imshow('Original image', image)  
  10.   
  11. #截取图片的一部分，即ROI(region of interest)  
  12. #因为在python cv2中图片以ndarray格式表示，所以直接用ndarray的  
  13. #分片方式能非常容易的截取ROI，跟python中list的分片用法一样，只不过  
  14. #这个是在二维数组上分片  
  15. crop = image[0:201, 100:301] #分片都是不包含后面一个参数的，所以多1  
  16. cv2.imshow('Crop image', crop)  
  17. cv2.imwrite('./meinv2_crop.jpg', crop)  
  18.   
  19. #处理过的灰度图片  
  20. gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  21. cv2.imshow('Gray image', gray)  
  22. cv2.imwrite('./meinv2_gray.jpg', gray)  
  23.   
  24. #在图片上画一个框  
  25. imageRect = image.copy()  
  26. p1 = (300, 200)  
  27. p2 = (500, 300)  
  28. color = (0, 0, 255) #BGR的顺序，这个颜色为红色  
  29. cv2.rectangle(imageRect, p1, p2, color)  
  30. cv2.imshow('Rectangle an image', imageRect)  
  31. cv2.imwrite('./meinv2_rect.jpg', imageRect)  
  32.   
  33. #图片缩放  
  34. size = (400, 300)  
  35. imageResize = cv2.resize(image, size)  
  36. #可以不指定缩放的图片大小，而指定缩放比例，如下，等比缩放到一半大小  
  37. #即将缩放尺寸设为0,然后再分别设定xy方向上的缩放比例  
  38. #imageResize = cv2.resize(image, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)  
  39. cv2.imshow('Resize an image', imageResize)  
  40. cv2.imwrite('./meinv2_resize.jpg', imageResize)  
  41.   
  42. #保留单一通道色彩，通道顺序是BGR  
  43. b = image.copy()  
  44. b[:,:,1] = 0  
  45. b[:,:,2] = 0  
  46. cv2.imshow('Blue image', b)  
  47. cv2.imwrite('./meinv2_blue.jpg', b)  
  48.   
  49. g = image.copy()  
  50. g[:,:,0] = 0  
  51. g[:,:,2] = 0  
  52. cv2.imshow('Green image', g)  
  53. cv2.imwrite('./meinv2_green.jpg', g)  
  54.   
  55. r = image.copy()  
  56. r[:,:,1] = 0  
  57. r[:,:,0] = 0  
  58. cv2.imshow('Red image', r)  
  59. cv2.imwrite('./meinv2_red.jpg', r)  
  60.   
  61. #改变对比度和亮度  
  62. #公式  
  63. # result = ori*alpha + beta  
  64. #ndarray是直接支持乘法和加法操作的，但是要注意  
  65. #乘加后的结果必须在[0,255]范围内，所以稍做一下处理  
  66. alpha = 2  
  67. beta = -200  
  68. # result1 = image*2 - 200 #直接这么处理会有问题，会不在范围  
  69. p = []  
  70. for i in xrange(256):  
  71.     p.append(max(min(round(alpha*i + beta), 255), 0))  
  72. parray = np.array(p, np.uint8)  
  73. result = parray[image]  
  74. cv2.imshow('Change contrast and brightness', result)  
  75. cv2.imwrite('./meinv2_contrast_brightness.jpg', result)  
  76.   
  77. #显示文字  
  78. #字体：FONT_HERSHEY_COMPLEX  
  79. imageText = image.copy()  
  80. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  81. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_COMPLEX', imageText)  
  82. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_COMPLEX' + '.jpg', imageText)  
  83.   
  84. #字体：FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL  
  85. imageText = image.copy()  
  86. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  87. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL', imageText)  
  88. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL' + '.jpg', imageText)  
  89.   
  90. #字体：FONT_HERSHEY_DUPLEX  
  91. imageText = image.copy()  
  92. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  93. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_DUPLEX', imageText)  
  94. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_DUPLEX' + '.jpg', imageText)  
  95.   
  96. #字体：FONT_HERSHEY_PLAIN  
  97. imageText = image.copy()  
  98. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  99. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_PLAIN', imageText)  
  100. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_PLAIN' + '.jpg', imageText)  
  101.   
  102. #字体：FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX  
  103. imageText = image.copy()  
  104. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  105. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX', imageText)  
  106. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX' + '.jpg', imageText)  
  107.   
  108. #字体：FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX  
  109. imageText = image.copy()  
  110. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  111. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX', imageText)  
  112. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX' + '.jpg', imageText)  
  113.   
  114. #字体：FONT_HERSHEY_SIMPLEX  
  115. imageText = image.copy()  
  116. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  117. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_SIMPLEX', imageText)  
  118. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_SIMPLEX' + '.jpg', imageText)  
  119.   
  120. #字体：FONT_HERSHEY_TRIPLEX  
  121. imageText = image.copy()  
  122. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  123. cv2.imshow('Show text FONT_HERSHEY_TRIPLEX', imageText)  
  124. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_HERSHEY_TRIPLEX' + '.jpg', imageText)  
  125.   
  126. #字体：FONT_ITALIC  
  127. imageText = image.copy()  
  128. cv2.putText(imageText, 'cly', (imageText.shape[0]/2, imageText.shape[1]/3), cv2.FONT_ITALIC, 4, (255, 0 ,0), thickness = 4, lineType = 8)  
  129. cv2.imshow('Show text FONT_ITALIC', imageText)  
  130. cv2.imwrite('./meinv2_text_' + 'FONT_ITALIC' + '.jpg', imageText)  
  131.   
  132. #退出窗口  
  133. cv2.waitKey(0)  
  134. cv2.destroyAllWindows()  
OpenCV学习笔记（八）——基本线条操作
qq_54186956的博客
03-15 2747
本文主要介绍OpenCV中对于图片的操作，包括对于画直线、圆形以及相对的图片
OpenCV教程04：结合pillow在图片上显示中文文字
最新发布
我的Python教程
07-17 1444
1.如果添加的内容是纯英文文字，直接使用cv2.putText 函数操作即可。但它不支持自定义字体文件，仅限于这些内置的字体样式。如果你需要更复杂的字体支持，可能需要使用其他库，如 Python Imaging Library (PIL) 或 Pillow。2.如果要添加中文文字，在cv2里面显示。可以结合pillow模块种书写文字draw.text及字体函数的相关用法，然后将pil的rgb格式转换cv2中的bgr颜色格式。----------★★历史博文集合★★----------
python opencv开发
slzlincent的博客
12-14 329
pointPolygonTest https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=pointpolygontest#pointpolygontest https://zhuanlan.zhihu.com/p/150202146?from_voters_page=true SystemError: new style getargs fo.
2.使用Python开发Opencv
保持热爱，奔赴山海。
04-23 3046
opencv开发工具：pycharm、vscode，我选择的为采用vscode进行开发 1.vscode安装 下载安装 官网下载：Visual Studio Code - Code Editing. Redefined 安装python插件
python开发opencv环境搭建
weixin_41549854的博客
02-20 470
python开发opencv环境搭建 操作系统：windows 10 python版本：3.8（安装时要带上pip工具） 开发工具：VSCode 上述软件的安装就不详述了，下面说明如何安装opencv。 以管理员身份启动vscode python3.8安装成功后，一般会用pip，所以在vscode中打开一个终端窗口，执行以下命令： pip install --upgrade setuptools pip install numpy Matplotlib pip install opencv-py
Python：搭建OpenCV环境
《好好先生》专栏
10-31 2209
Python：搭建OpenCV环境 OpenCV介绍 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS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。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，
python实现opencv学习一：安装、环境配置、工具
曾经
04-28 441
一、安装python https://www.python.org/downloads/ 过程就不在此赘述了，详情请参考： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40928253/article/details/89360419 二、安装pip（通用的 Python 包管理工具，提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能） 过程就不在此赘述了，详情请参考...
OpenCV Python开发 第一章 图像处理基础
对象被抛出的博客
02-16 1403
OpenCV Python开发 第一章 图像处理基础 不同的色彩空间 色彩是人的眼睛对于不同频率的光线的不同感受, 色彩既是客观存在的(不同频率的光)又是主观感知的, 有认识差异. “色彩空间”一词源于西方的“Color Space”, 又称作“色域”, 色彩学中, 人们建立了多种色彩模型,以一维、二维、三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩,这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间...
OpenCV搭建Python开发环境
yinlei144的专栏
07-27 1314
首先，我的机器64位，安装Python64bit的，结果总是出现ImportError。 最后还是妥协，安装32bit的Python。 Python2.7的下载地址：http://www.python.org/ftp/python/2.7.5/python-2.7.5.msi。 注意：当前openCV支持的最高版本是Python2.7 第一步：安装Python，默认安装在C:/Python
opencv-python 学习笔记1：简单的图片处理
学习、记录、分享
11-30 274
转载请注明：@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyi  QQ群：64770604 一、主要函数 1、 cv2.imread()：读入图片，共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名，第二个参数为如何读取图片，包括cv2.IMREAD_COLOR：读入一副彩色图片；cv2.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式读入图片；cv2.IMREAD_UNCHANGED...
48. 旋转图像
ThunderKing24的博客
12-13 119
给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。 说明： 你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1: 给定 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ], 原地旋转输入矩阵，使其变为: [ [7,4,1], [8,5,2], [9,6,3] ] 示例 2: 给定 matrix = [ [ 5, 1, 9,11], [ 2, 4, 8,10], [13, 3, 6, 7], [15,14,
opencv 里面各个字体的效果
weixin_36670529的博客
03-02 5112
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX FONT_HERSHEY_COMPLEX cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX
【Python入门教程】OpenCV库简介
Remote Sensing迷途小书童
06-19 2万+
Opencv（Open Source Computer Vision Library）是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法，已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念：图像处理和计算机视觉的区别：图像处理侧重于“处理”图像–如增强，还原，去噪，分割等等；而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。   OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Wi
【OpenCV】图像上绘制文字cv2.putText()函数用法，添加倾斜透明水印
Elaine的博客
11-27 2万+
【OpenCV】图像上绘制文字cv2.putText()函数用法，图片上添加倾斜透明文字水印
OpenCV笔记整理【绘制图形文字】
qq_34699535的博客
09-17 2892
OpenCV 绘制图形文字
OpenCV最详细入门（一）-python（代码全部可以直接运行）
热门推荐
WUHU648的博客
07-05 27万+
OpenCV详细入门（基础篇） 一、OpenCV介绍 OpenCV（open source computer vision library）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、Android和Mac OS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。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保
【计算机视觉（3）】
江苏学蠡信息科技有限公司是一家国家高新技术企业，与众多高校深入开展产学研合作，有一支以硕博士为主导的研发和服务团队，获得自主知识产权十余项。围绕中国高等教育人工智能及物联网专业发展规划，创新性的推出人工智能类、物联网类、嵌入式类三大学科教学产品与培训服务。
05-24 920
cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX：正常大小的有衬线字体，比FONT_HERSHEY_COMPLEX更复杂。cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX：正常大小的无衬线字体，比FONT_HERSHEY_SIMPLEX更复杂。cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL：FONT_HERSHEY_COMPLEX的小版本。cv2.FONT_HERSHEY_SCRIPT_COMPLEX：更复杂的手写风格字体。cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN：小号无衬线字体。
PyQt显示openCv numpy.ndarray图片
超级大洋葱的博客
10-10 3225
1.待显示图片 2.新建一个窗口，放置一个label标签 标签名为label_imgSrc 3.使用PyUIC生成mainwindow.py 参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014779536/article/details/105049907 此时文件目录： 4.使用PyQt进行显示 import cv2 as cv from PyQt5.QtGui import QImage,QPixmap from PyQt5.QtWidgets import QApplication,
opencv在图片上添加文字
E_vens
09-18 7243
import cv2 img=cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) # 打开文件 font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX # 设置字体 # 图片对象、文本、像素、字体、字体大小、颜色、字体粗细 imgzi = cv2.putText(img, "zhengwen", (1100, 1164), font, 5.5, (0, ......
openCV-Python笔记一：图像的读取、显示和保存
djcxym的博客
08-02 4万+
使用cv2.imread()，cv2.imshow()，cv2.imwrite()读取、显示和保存图像
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值