Python计算机视觉第十章-OpenCV

目录

10.1 OpenCV的Python接口

10.2 OpenCV基础知识

        10.2.1　读取和写入图像

10.2.2　颜色空间

10.2.3　显示图像及结果

10.3　处理视频

        10.3.1　视频输入

10.3.2　将视频读取到NumPy数组中

10.4　跟踪

        10.4.1　光流

10.4.2 Lucas-Kanade算法

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10.1 OpenCV的Python接口

        OpenCV 是一个 C++ 库，它包含了计算机视觉领域的很多模块。除了 C++ 和 C， Python 作为一种简洁的脚本语言，在 C++ 代码基础上的 Python 接口得到了越来越广泛的支持。

        OpenCV 2.3.1 版本实际上提供了两个 Python 接口。旧的 cv 模块使用 OpenCV 内部 数据类型，并且从 NumPy 使用起来可能需要一些技巧。新的 cv2 模块用到了 NumPy 数组，并且使用起来更加直观 1 ，可以通过以下方式导入新的 cv2 模块：

        import cv2

10.2 OpenCV基础知识

        10.2.1　读取和写入图像

        载入一张图像，打印出图像大小，对图像进行转换并保存为 .png 格式：

实验代码：

import cv2

# 读取图像
im = cv2.imread('suiyuan.jpg')

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

# 保存图像为 .png 格式
cv2.imwrite('suiyuanresult.png', im)

 分析：

1. 读取图像：使用 cv2.imread 函数加载图像文件。
2. 获取尺寸：通过 im.shape[:2] 获取图像的高度和宽度。
3. 打印尺寸：输出图像的高度和宽度。
4. 保存图像：使用 cv2.imwrite 函数将原图保存为 PNG 格式。

结果：

        

10.2.2　颜色空间

        实验代码：

import cv2

# 读取图像
im = cv2.imread('suiyuan.jpg')

# 创建灰度图像
gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取原图像尺寸
h, w = im.shape[:2]
print(f'Original Image Size: {h}x{w}')

# 保存灰度图像
cv2.imwrite('gray_image.png', gray)

# 将原图像转换为 RGB 格式
rgb_image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)
cv2.imwrite('result_rgb.png', rgb_image)