Opencv在Python中的使用

OpenCV-Python: 强大的计算机视觉库 OpenCV-Python是一个强大的计算机视觉库,为Python开发者提供了丰富的功能和支持。它可以用于图像处理、对象检测、人脸识别、视频分析等多个领域。通过学习和使用OpenCV-Python,您可以快速开发出各种基于计算机视觉的应用程序。无论是初学者还是专业开发者,OpenCV-Python都是一个非常有价值的工具,值得学习和掌握。 阅读详情

原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/nature_XD/article/details/70768022

OpenCV是一个C++库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,涵盖了很多计算机视觉领域的模块。 

OpenCV有两个Python接口,老版本的cv模块使用OpenCV内置的数据类型,新版本的cv2模块使用NumPy数组。对于新版本的模块,可以通过下面方式导入:
import cv2

而老版本的模块则通过下面方式导入:

import cv2.cv
1.1 在Python中配置opencv

Windows下Python安装OpenCV详细步骤 
本机Win7,Python3.5,OpenCV2.4.9 
将D:\OpenCV\opencv\build\python\2.7\x86下的cv2.pyd文件copy到D:\Python\Python35-32\Lib\site-packages文件夹中。 
出现错误: 
这里写图片描述

尽管有博客言之:目前opencv只支持python2.6和python2.7,不死心,终于被我发现了下面这个博客: win7 64位 python3.4&opencv3.0配置安装教程

  1. 找到指定的版本,下载相应的opencv:Opencv下载网址
  2. 使用pip安装pip install *.whl 
    这里写图片描述
  3. 测试,安装成功! 
    这里写图片描述
1.2 读取、写入图像

下面是一个简单地载入图像、打印尺寸,保存图像的例子:

#!/usr/bin/env python3        
# -*- coding: utf-8 -*-  
import cv2

# 载入图像
im = cv2.imread('./0.png')

# 打印图像尺寸
h,w = im.shape[:2]
print(h,w)

# 保存PNG格式图像为JPEG格式
cv2.imwrite('./0.jpg',im)
1.3 颜色空间转换

在OpenCV中,图像不是用常规的RGB颜色通道来存储的,他们用的顺序是BGR顺序。当读取一幅图像后,默认的是BGR,不过有很多转换方式可以利用。颜色空间转换函数可以用cvtColor()完成。

#!/usr/bin/env python3        
# -*- coding: utf-8 -*-  
import cv2

# 载入图像
im = cv2.imread('./2.png')
print(im.shape)

# create a grayscale version
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
print(gray.shape)

结果为: 
这里写图片描述

1.4 显示图像
#!/usr/bin/env python3        
# -*- coding: utf-8 -*-  
import cv2
# from matplotlib import pyplot as plt
from pylab import *

# 添加中文字体支持
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc",size = 14)

# 载入图像
im = cv2.imread('Middlebury_01_clean_color.png')

# 颜色空间转换
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示原始图像
fig = plt.figure()
subplot(121)
plt.gray()
imshow(im)
title(u'彩色图', fontproperties= font)
axis('off')
# 显示灰度化图像
plt.subplot(122)
plt.gray()
imshow(gray)
title(u'灰度图', fontproperties= font)
axis('off')

show()

显示结果: 
这里写图片描述、 
参考链接:Python计算机视觉编程

python-OpenCV基础 pts.reshape((-1,1,2)) 将 pts 变量转换为一个三维数组,其中第一维的大小由原始数组中的元素数量自动计算,第二维和第三维的大小分别为 1 和 2。,它的参数表示暂停时间,所以这个值越大,视频播放速度越慢,反之,播放速度越快,通常设置为 25 或 30。thickness:线宽,默认为1,对于矩形/圆之类的封闭形状而言,传入-1表示填充形状。自适应阙值会每次取图片的一小部分计算阙值,这样图片不同区域的阙值就不尽相同。函数.注意:最后一个参数线宽=-1,表示为实心的。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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shaoduo
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