介绍
众所周知，计算机视觉在机器学习和人工智能领域获得了巨大的普及。图像识别技术允许计算机处理比人眼更多的信息，通常更快、更准确，或者只是在人们不参与观看的情况下处理。因此，你可能想知道机器如何学习和解释视觉世界。
在本文中，我将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库开始处理图像和视频。我们将涵盖以下主题：
  • 计算机视觉简介
  • OpenCV 库及其应用简介
  • 如何使用 OpenCV 库处理图像和视频

计算机视觉

它是人工智能和计算机科学的一个领域，训练计算机理解视觉世界。它是机器学习的主要组成部分之一。它处理自然世界的图像（高维数据）。它执行各种任务，例如获取、分析和处理以理解图像并将其转换为数字或符号信息。
当今的计算机视觉算法基于模式识别，通常依赖于卷积神经网络 (CNN)。由于该领域的各种进步，计算机视觉正在蓬勃发展，并且它的受欢迎程度在过去几年中呈指数增长。
计算机视觉的应用范围从缺陷检测到入侵者检测、口罩检测到肿瘤检测、作物监测到植物监测、车辆分类到交通流量分析等。该技术主要应用于零售和制造、交通、媒体、农业、医疗保健、体育、银行、增强现实、家庭安全等。

OpenCV

Python 包含一个名为 OpenCV 的库，用于在计算机视觉领域工作。它是一个开源库，于 1999 年推出。我们可以执行图像处理、图像分析、视频分析等任务。该库主要用 C++ 编写，具有 C++、Python、Java 和 MATLAB 等接口。
应用：
  • 2D 和 3D 特征工具包
  • 视频/图像搜索检索
  • 人脸识别系统
  • 手势识别
  • 移动机器人
  • 对象识别
  • 医学影像分析
  • 运动追踪
  • 增强现实

安装

使用 pip 命令可以轻松安装 OpenCV，如下所示
pip install opencv-python

使用 OpenCV 处理图像

在处理图像时，OpenCV 有许多可以对图像执行的操作。其中，我将讨论：
  1. 读取图像
  2. 调整图像大小
  3. 旋转图像
  4. 翻转图像
  5. 重写图像
  6. 裁剪图像
  7. 在图像上绘制各种形状

1. 从文件中读取图像

  1. 使用函数imread()读取图片 （支持BMP、jpeg、tiff、png、便携图片格式等）
  2. 为了显示我们在上一步中读取的图像，我们使用函数“imshow()”。这个函数的第一个参数是标题，第二个是我们读到的图像。
  3. waitkey() 函数显示一个窗口几毫秒。毫秒数作为参数传递给函数。如果 0 作为参数传递，它将永远等待，直到按下任何键。
  4. 最后，destroyAllWindows() 将图像窗口显示后从内存中删除。
例子：
python 代码：
import
 cv2


img=cv2.imread(
'img.jpeg'
)

cv2.imshow(
'Image'
,img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

输出

2. 调整图像大小：

在图像处理中，经常需要调整图像的大小。OpenCV 为我们提供了几种轻松重新缩放图像的方法。让我们通过一个例子来理解。
例子：
img2=cv2.resize(img,(
400
,
400
))


#resize by a fraction of original size

img3=cv2.resize(img,(
0
,
0
),fx=
0.5
,fy=
0.6
)


#using INTER_AREA to shrink the image

img4=cv2.resize(img,(
600
,
700
),interpolation=cv2.INTER_AREA)

3. 旋转图像

使用 OpenCV 旋转图像的语法是
M=cv2.getRotationMatrix2D(center, angle,scale)

然后我们使用方法
cv2.wrapAffine(src,M, (h,w))

让我们通过一个例子来深入了解：
例子：
#calculate height and width to get center
(h,w)=img.shape[:
2
]

center=(w/
2
,h/
2
)


#rotate by 90 degrees
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 
90
, 
1.0
)

img90 = cv2.warpAffine(img, M, (h, w))


#rotate by 180 degrees
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 
180
, 
1.0
)

img180 = cv2.warpAffine(img, M, (h, w))


#rotate by 270 degrees
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, 
270
, 
1.0
)

img270 = cv2.warpAffine(img, M, (h, w))

4. 翻转图像：

要翻转图像，我们使用函数 cv2.flip() 并传递参数，即图像和翻转代码（水平或垂直）
例子：
#flip- vertical axes
img=cv2.flip(img,
0
) 

#flip- horizontal axes
img=cv2.flip(img,
1
)

5. 重写图像

要将图像重写为新文件，我们使用函数 imwrite() 如下：
cv2.imwrite(
'new_img.jpg'
,img)

6. 裁剪图像

#crop from top
img=img[
0
:
100
,
0
:
100
]

#crop by specifying height and width
img=img[
50
:
200
,
50
:
100
]

7. 绘制形状

使用 OpenCV，我们可以使用不同的函数在图像上快速绘制各种形状，如圆形、矩形、多边形等。让我们用一个例子来理解：
例子：
#creating a blank image
import
 cv2 
as
 cv2

import
 numpy 
as
 np

img=np.zeros((
500
,
500
,
3
),dtype=float)

#changing the color of the image to green
img[:]=
0
,
255
,
0
#Red
img[:]=
0
,
0
,
255
#changing the color of a particular portion
img[
200
:
300
,
300
:
450
]=
0
,
255
,
0
#drawing a rectangle
cv2.rectangle(img,(
100
,
100
),(
180
,
180
),color=(
255
,
0
,
0
),thickness=
5
)

#draw a circle with filling the color
cv2.circle(img,center=(
100
,
300
),radius=
60
,color=(
0
,
255
,
0
),thickness=
-1
)

#drawing a line 
cv2.line(img,(
0
,
0
),(
317
,
356
),thickness=
3
,color=(
0
,
255
,
0
))

#adding text
cv2.putText(img,org=(
50
,
50
),fontScale=
3
,color=(
255
,
0
,
0
)

,thickness=
2
,lineType=cv2.LINE_AA,text=
"IMAGES"
, fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL)

cv2_imshow(img)

cv2.waitKey(
0
)

使用 OpenCV 处理视频

视频是帧序列或图像序列。图像通常采用 BGR（蓝、绿、红）的形式。每个像素的值都在 0-255 之间。要开始使用 OpenCV 处理视频，我们使用以下函数：
Cv2.VideoCapture()：它建立与视频的连接。它带有一个参数，该参数指示是使用内置摄像头还是附加摄像头。值“0”表示内置摄像头。
Cap.read()：这个方法可以让我们得到一个帧。
Cv2.cvtColor()：允许你更改图像使用的颜色模型。这包括从 BGR 转换为 RGB 和灰度。
在处理视频方面，在本文中，我们将学习
  1. 如何捕获视频帧的不同属性
  2. 读取视频文件
  3. 写视频

1. 捕获视频帧的属性：

让我们看几个捕获视频属性的示例。
  • 要捕获帧形状：
frame.shape

(
2160
, 
3840
, 
3
)

plt.imshow(frame)

plt.show()

  • 要更改框架的颜色，我们使用函数 cv2.cvtColor()，如下所示：
#changing the color of the frame
plt.show()

plt.imshow(cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY))

  • 为了捕捉视频，我们使用函数 cv2.VideoCapture()
cap=cv2.VideoCapture(
'/content/video.mp4'
)

cap.read()

  • 要获取框架的高度，我们使用 cap.get() 函数如下：
#height
cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)

  • 为了获得框架的宽度，我们使用：
#width
cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)

  • 要获取帧数，我们使用函数 cap.get() 如下：
#number of frames

cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)

  • 为了获得每秒的帧数，我们使用
#number of frames per sec
cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

2. 读取视频文件

  1. 导入 cv2
  2. 然后我们使用函数 cv2.VideoCapture() 来捕捉视频。
  3. 接下来，我们循环遍历每一帧并使用函数 cap.read() 读取帧。
  4. 为了显示每一帧，我们使用方法 cv2.imshow()。
  5. 最后，我们使用 waitKey() 函数中断循环，当用户按下任意键时，该函数会中断循环。
  6. destroyAllWindows() 函数将关闭窗口。
例子：
#importing dependencies
import
 cv2

from
 matplotlib 
import
 pyplot 
as
 plt

#establish capture
cap=cv2.VideoCapture(
'/content/video.mp4'
)

#loop through each frame
while
(cap.isOpened()):

  ret,frame=cap.read()

  frame=cv2.resize(frame,(
1200
,
700
))

  cv2.imshow(‘Video’,frame)

if
 cv2.waitKey(
10
) & 
0xFF
 == ord(
'q'
):

break
#close down everything
cap.release()

cv2.destroyALLWindows()

3. 编写视频文件

  1. 导入 cv2
  2. 使用函数 cv2.VideoCapture() 捕获视频
  3. 然后我们使用函数 cv2.VideoWriter 来编写视频。该函数将参数作为
    1. cv2.VideoWriter(filename, fourcc, fps, framesize)
    2. filename - 捕获的输入视频文件
    3. Fourcc - 用于指定视频编解码器的代码
    4. fps - 每秒帧数
    5. framesize - 视频框的高度和宽度
  4. 接下来，我们循环遍历每一帧并使用对象 video_writer 来写入帧。
  5. 最后，我们使用 waitKey() 函数来打破循环
  6. 使用函数 destroyAllWindows() 关闭窗口
import
 cv2

from
 google.colab.patches 
import
 cv2_imshow

cap=cv2.VideoCapture(
'/content/video.mp4'
)

height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

fps=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

frame_size = (width,height)

video_writer= cv2.VideoWriter(
'/content/output.avi'
,cv2.VideoWriter_fourcc(
'M'
,
'J'
,
'P'
,
'G'
), fps, frame_size)

for
 frame_idx 
in
 range(int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))):

  ret,frame=cap.read()

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

  video_writer.write(gray)

if
 cv2.waitKey(
10
) & 
0xFF
== ord(
'q'
):

break
cap.release()

cv2.destroyALLWindows()

结论

本文帮助你创建了与计算机视觉相关的出色应用程序。希望你现在对以下内容有一个很好的了解：
  • 什么是计算机视觉
  • OpenCV 库的应用
  • 使用 OpenCV 库处理图像
  • 使用 OpenCV 库处理视频
☆ END ☆
如果看到这里，说明你喜欢这篇文章，请转发、点赞。微信搜索「uncle_pn」，欢迎添加小编微信「 woshicver」，每日朋友圈更新一篇高质量博文。
↓扫描二维码添加小编↓
继续阅读
阅读原文