【Opencv】【Python】Python中opencv模塊cv2一些函數用法及簡介

前言#

最近在做卡片上的數字識別。調用 caffe 模塊，直接用的 mnist 模型，不過這篇文章不講 caffe。

需要先對圖片進行一系列預處理，把卡片上的數字分離出來，有點 OCR 的感覺。

我把這次使用到的所有 opencv 函數簡單寫一下。

1. 讀取視頻 cv2.VideoCapture ()#

參數 1：可以是數字，對應攝像頭編號。可以是視頻名。

如果用的攝像頭，下面要用迴圈來不斷讀幀。

c = cv2.VideoCapture(0)
while 1:
    ret, image = c.read()
    cv2.imshow("Origin", image) # 顯示畫面
    cv2.waitKey(1) # 一定要搭配這句才出畫面

2. 等待 cv2.waitKey ()#

參數 1：等待時間，單位毫秒。

一般與 cv2.imshow () 搭配使用

另一個實用的功能就是通過按鍵進入 if 條件語句

比如下面按 ESC 關閉窗口，退出迴圈，結束程序。

c = cv2.VideoCapture(0)
while 1:
    ret, image = c.read()
    cv2.imshow("Origin", image)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        cv2.destroyAllWindows()
        break

3. 圖像加文字 cv2.putText ()#

參數 1：圖像

參數 2：文字內容

參數 3：坐標位置

參數 4：字體

參數 5：字號

參數 6：顏色

參數 7：字體粗細

    c = cv2.VideoCapture(0)
    while 1:
        ret, image = c.read()
        cv2.putText(image,‘HandsomeHans’,(220,130),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,4,(127,127,255),2)
        cv2.imshow("Origin", image)
        key = cv2.waitKey(1)
        if key == 27:
            cv2.destroyAllWindows()
            break

4. 圖像加框 cv2.rectangle ()#

參數 1：圖像

參數 2：左上角坐標

參數 3：右下角坐標

參數 4：框的顏色

參數 5：框的粗細

5. 提取圖像輪廓 cv2.findContours ()#

參數 1：圖像

參數 2：提取規則。cv2.RETR_EXTERNAL：只找外輪廓，cv2.RETR_TREE：內外輪廓都找。

參數 3：輸出輪廓內容格式。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：輸出少量輪廓點。cv2.CHAIN_APPROX_NONE：輸出大量輪廓點。

輸出參數 1：圖像

輸出參數 2：輪廓列表

輸出參數 3：層級

contours_map, contours, hierarchy = cv2.findContours(image,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

6. 畫出輪廓 cv2.drawContours ()#

參數 1：圖像

參數 2：輪廓列表

參數 3：輪廓索引，如果負數則畫出所有輪廓。

參數 4：輪廓顏色

參數 5：輪廓粗細

cv2.drawContours(image,contours,-1,(0,0,255),2)

7. 判斷像素點是否在某一輪廓內 cv2.pointPolygonTest ()#

參數 1：某一輪廓列表

參數 2：像素點坐標

參數 3：如果為 True 則輸出該像素點到輪廓最近距離。如果為 False，則輸出為正表示在輪廓內，0 為輪廓上，負為輪廓外。

result = cv2.pointPolygonTest(biggest, (w,h), False)

8. 求輪廓面積 cv2.contourArea ()#

參數 1：某一輪廓

area = cv2.contourArea(contours[i])

9. 求包含輪廓的最小方框 cv2.minAreaRect ()#

參數 1：某一輪廓

輸出參數 1：四個角點坐標和偏移角度

求最小方框並將其畫出：

rect = cv2.minAreaRect(contours[i])
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) # boxPoints()是opencv3的函數
cv2.drawContours(image,[box],0,(0,255,255),2)

10. 求包含輪廓的正方框 cv2.boundingRect ()#

參數 1：某一輪廓

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])

11. 圖像顏色轉換 cv2.cvtColor ()#

參數 1：圖像

參數 2：轉換方式。cv2.COLOR_BGR2GRAY：轉換為灰度圖。cv2.COLOR_BGR2HSV：轉換為 HSV 顏色空間。

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

12. 高斯平滑濾波 cv2.GaussianBlur ()#

參數 1：圖像

參數 2：濾波器大小

參數 3：標準差

gray = cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0) #模糊圖像

13. 中值濾波 cv2.medianBlur ()#

參數 1：圖像

參數 2：濾波尺寸

gray = cv2.medianBlur(gray,5) # 填充白色噪點

14. 圖像二值化 cv2.threshold ()#

參數 1：灰度圖像

參數 2：閾值

參數 3：最大值

參數 4：轉換方式 cv2.THRESH_BINARY、 cv2.THRESH_BINARY_INV、 cv2.THRESH_TRUNC、
cv2.THRESH_TOZERO、 cv2.THRESH_TOZERO_INV

ret, thres = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

15. 擴充圖像 cv2.copyMakeBorder ()#

參數 1：圖像

參數 2：top 擴充長度

參數 3：down 擴充長度

參數 4：left

參數 5：right

參數 6：邊界類型：

BORDER_CONSTANT: 常量，增加的變量通通為 value 色 [value][value] | abcdef |
[value][value][value]

參數 7：常量數值

iimgg = cv2.copyMakeBorder(num_thres,top,down,left,right,cv2.BORDER_CONSTANT,value=0)

16. 旋轉圖像 cv2.getRotationMatrix2D ()#

參數 1：旋轉中心點

參數 2：旋轉角度

參數 3：縮放大小

輸出參數 1：旋轉矩陣

rotateMatrix = cv2.getRotationMatrix2D(center=(thres.shape[1]/2, thres.shape[0]/2), angle = rect[2], scale = 1)
rotImg = cv2.warpAffine(thres, rotateMatrix, (thres.shape[1], thres.shape[0]))