【机器学习】图像处理与深度学习利器:OpenCV实战攻略全面解析

本文主要是介绍【机器学习】图像处理与深度学习利器:OpenCV实战攻略全面解析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述

🎬 鸽芷咕:个人主页

 🔥 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》

⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!

前言

OpenCV想必大家都听过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,可谓是处理图像上的一把好手今天我们就来看下OpenCV的全面攻略让你彻底认识OpenCV。

文章目录

  • 前言
  • 一、 OpenCV简介
    • 1.1 什么是OpenCV?
    • 1.2 OpenCV的历史与发展
    • 1.3 OpenCV的应用领域
  • 二、OpenCV在不用平台的安装
    • 2.1 OpenCV的安装与配置
    • 2.2 OpenCV在Windows系统下的安装
    • 2.3 OpenCV在Linux系统下的安装
    • 2.4 OpenCV在Mac OS系统下的安装
    • 2.5 配置Python环境使用OpenCV
  • 三、OpenCV基础使用
    • 3.1 图像的载入、显示和保存
    • 3.2 图像的基础操作
  • 四、图像色彩空间如何转换
    • 4.1 图像处理与计算机视觉基础
    • 4.2 图像阈值化
    • 4.3 边缘检测
    • 4.4 图像滤波
    • 4.5 图像形态学操作
  • 结尾

一、 OpenCV简介

1.1 什么是OpenCV?

在这里插入图片描述

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和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。

# 导入OpenCV库
import cv2# 打印OpenCV版本
print(cv2.__version__)

输出:

4.5.2

OpenCV的设计目标是提供一套简单而且可扩展的计算机视觉库,使得它能够方便地在实际的应用、研究、开发中被使用。

1.2 OpenCV的历史与发展

OpenCV的起源可以追溯到1999年,当时在英特尔公司由一群热情的研发工程师开始进行开发。2000年,OpenCV以开源的方式发布,旨在推动计算机视觉的发展并帮助更多人应用这一技术。自此之后,OpenCV已经不断发展,增加了大量新的功能,并已成为全球最流行的计算机视觉库之一。

1.3 OpenCV的应用领域

OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:

  • 人脸识别和物体识别:这是OpenCV的一项重要功能,应用在许多领域,如安全监控、交互设计等。
  • 图像和视频分析:如图像增强、图像分割、视频跟踪等。
  • 图像合成和3D重建:在图像处理和计算机视觉领域,OpenCV可以用于创建AR或VR效果,生成3D模型等。
  • 机器学习:OpenCV内置了大量的机器学习算法,可以用于图像分类、聚类等任务。
  • 深度学习:OpenCV中的dnn模块提供了一系列深度学习模型的接口,用户可以加载预训练模型进行图像识别、目标检测等任务。
# 例如,以下代码展示了如何使用OpenCV进行图像读取和显示
import cv2# 读取一张图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

综上,OpenCV凭借其强大的功能、开源的优势以及广泛的应用领域,成为了学者和工业界的重要工具。

二、OpenCV在不用平台的安装

2.1 OpenCV的安装与配置

OpenCV的安装方式根据不同的操作系统和使用环境有所不同。以下我们将分别介绍在Windows、Linux和Mac OS下的安装方式,以及如何配置Python环境使用OpenCV。

2.2 OpenCV在Windows系统下的安装

在Windows系统下,推荐使用Python的包管理工具pip来安装OpenCV。你可以在命令行中运行以下命令来安装:

pip install opencv-python

如果你需要使用到OpenCV的额外模块(如xfeatures2d等),可以安装opencv-contrib-python包:

pip install opencv-contrib-python

2.3 OpenCV在Linux系统下的安装

在Linux系统下,我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端,运行以下命令:

pip install opencv-python

同样,如果你需要使用到OpenCV的额外模块,可以安装opencv-contrib-python包:

pip install opencv-contrib-python

2.4 OpenCV在Mac OS系统下的安装

在Mac OS下,我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端,运行以下命令:

pip install opencv-python

如果你需要使用到OpenCV的额外模块,可以安装opencv-contrib-python包:

pip install opencv-contrib-python

2.5 配置Python环境使用OpenCV

安装完成OpenCV后,我们可以在Python环境中导入cv2模块来使用OpenCV的功能。你可以创建一个新的Python脚本,然后在其中输入以下代码来测试OpenCV是否安装成功:

import cv2# 打印OpenCV版本
print(cv2.__version__)

如果输出了你所安装的OpenCV版本号,那么恭喜你,你已经成功安装并配置好了OpenCV!

总的来说,无论是在Windows、Linux还是Mac OS系统下,安装和使用OpenCV都是相对简单的。只需要几个简单的命令,就可以开始你的OpenCV之旅了。

三、OpenCV基础使用

在此部分,我们将介绍一些OpenCV的基础知识,包括图像的载入、显示和保存,以及图像的基本操作和色彩空间的转换。

3.1 图像的载入、显示和保存

在OpenCV中,我们通常使用imread()函数来载入一张图像,使用imshow()函数来显示一张图像,使用imwrite()函数来保存一张图像。

以下是一个示例:

import cv2# 载入一张图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# 保存图像
cv2.imwrite('new_image.jpg', img)

3.2 图像的基础操作

OpenCV提供了一系列的函数来进行图像的基础操作,包括但不限于:

  • 获取和修改像素值
  • 获取图像的基本属性(如大小、通道数、像素数等)
  • 设置图像的ROI(Region of Interest)
  • 拆分和合并图像通道
# 获取和修改像素值
px = img[100,100]
print(px)# 修改像素值
img[100,100] = [255,255,255]
print(img[100,100])# 获取图像属性
print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)# 设置ROI
roi = img[100:200, 100:200]# 拆分和合并图像通道
b,g,r = cv2.split(img)
img = cv2.merge((b,g,r))

四、图像色彩空间如何转换

OpenCV提供了200+种颜色空间的转换方法,但是我们最常用的还是RGB<->Gray和RGB<->HSV的转换。

我们可以使用cv2.cvtColor()函数来进行颜色空间的转换,如下例:

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转换为HSV图像
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

这是OpenCV基础操作的简单介绍,这些操作是我们在进行更高级的图像处理之前需要掌握的基础知识。

4.1 图像处理与计算机视觉基础

在计算机视觉中,图像处理是一个关键的环节,它包括图像阈值化、边缘检测、图像滤波、图像形态学操作和图像二值化等操作。下面我们将一一介绍。
在这里插入图片描述

4.2 图像阈值化

图像阈值化是将图像从灰度转换为二值化图像的过程,OpenCV提供了cv2.threshold()函数来进行这项操作。

import cv2
import numpy as np# 载入图像并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg',0)# 阈值化处理
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)# 显示处理结果
cv2.imshow('threshold',thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.3 边缘检测

边缘检测是计算机视觉中的常见任务,它可以用来识别图像中的物体。Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法,OpenCV中可以使用cv2.Canny()函数来进行Canny边缘检测。

import cv2
import numpy as np# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img,100,200)# 显示处理结果
cv2.imshow('edges',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.4 图像滤波

图像滤波是计算机视觉中常见的图像预处理方法,OpenCV提供了各种滤波函数,如cv2.filter2D()cv2.blur()cv2.GaussianBlur()等。

import cv2
import numpy as np# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg')# 使用高斯滤波进行图像平滑处理
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)# 显示处理结果
cv2.imshow('blur',blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.5 图像形态学操作

形态学操作是基于图像形状的一系列操作,包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。OpenCV提供了cv2.erode()cv2.dilate()cv2.morphologyEx()等函数来进行形态学操作。

import cv2
import numpy as np# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)# 创建一个5x5的结构元素
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)# 进行膨胀操作
dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)# 显示处理结果
cv2.imshow('dilation',dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结尾

这篇关于【机器学习】图像处理与深度学习利器:OpenCV实战攻略全面解析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1132678

相关文章

Pandas使用SQLite3实战

《Pandas使用SQLite3实战》本文主要介绍了Pandas使用SQLite3实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录1 环境准备2 从 SQLite3VlfrWQzgt 读取数据到 DataFrame基础用法:读

opencv图像处理之指纹验证的实现

《opencv图像处理之指纹验证的实现》本文主要介绍了opencv图像处理之指纹验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录一、简介二、具体案例实现1. 图像显示函数2. 指纹验证函数3. 主函数4、运行结果三、总结一、

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容:标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO(blocking I/O)NI

python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码

《python+opencv处理颜色之将目标颜色转换实例代码》OpenCV是一个的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上,:本文主要介绍python+ope... 目录下面是代码+ 效果 + 解释转HSV: 关于颜色总是要转HSV的掩膜再标注总结 目标:将红色的部分滤

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Python实战之屏幕录制功能的实现

《Python实战之屏幕录制功能的实现》屏幕录制,即屏幕捕获,是指将计算机屏幕上的活动记录下来,生成视频文件,本文主要为大家介绍了如何使用Python实现这一功能,希望对大家有所帮助... 目录屏幕录制原理图像捕获音频捕获编码压缩输出保存完整的屏幕录制工具高级功能实时预览增加水印多平台支持屏幕录制原理屏幕

Redis中高并发读写性能的深度解析与优化

《Redis中高并发读写性能的深度解析与优化》Redis作为一款高性能的内存数据库,广泛应用于缓存、消息队列、实时统计等场景,本文将深入探讨Redis的读写并发能力,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录引言一、Redis 并发能力概述1.1 Redis 的读写性能1.2 影响 Redis 并发能力的因素二、

Spring MVC使用视图解析的问题解读

《SpringMVC使用视图解析的问题解读》:本文主要介绍SpringMVC使用视图解析的问题解读,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Spring MVC使用视图解析1. 会使用视图解析的情况2. 不会使用视图解析的情况总结Spring MVC使用视图

基于@RequestParam注解之Spring MVC参数绑定的利器

《基于@RequestParam注解之SpringMVC参数绑定的利器》:本文主要介绍基于@RequestParam注解之SpringMVC参数绑定的利器,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助... 目录@RequestParam注解:Spring MVC参数绑定的利器什么是@RequestParam?@

最新Spring Security实战教程之Spring Security安全框架指南

《最新SpringSecurity实战教程之SpringSecurity安全框架指南》SpringSecurity是Spring生态系统中的核心组件,提供认证、授权和防护机制,以保护应用免受各种安... 目录前言什么是Spring Security?同类框架对比Spring Security典型应用场景传统