• 虽然单单要做车牌号识别的话不需要特别多种类的图像处理,但是我们不能只是为了这么一个目标去学习,所以这次就讲一些OpenCV里基本的图像处理,大家以后可以根据需求使用不同的图像处理。 一、图像显示 这一步...

    虽然单单要做车牌号识别的话不需要特别多种类的图像处理,但是我们不能只是为了这么一个目标去学习,所以这次就讲一些OpenCV里基本的图像处理,大家以后可以根据需求使用不同的图像处理。

    一、图像显示

    这一步在上次的博客里面已经出现过了,但是保证这次博客的完整性,所以就再来一遍。

    【打开Visual Studio】→【新建项目】→【Win32控制台应用项目(修改名称后点确定)】→【下一步】→【空项目(勾起来以后点击确认)】【解决方案资源管理器】→【源文件】→【新建项】→【添加】→【(修改名称后点击确定)】

    (后面的程序都是以这个操作开头的,而我为了方便所以就在一个源文件里进行修改了)

    我这次的路径是D:\University\New\Test2\Test2

    #include<opencv2\opencv.hpp>
    using namespace cv; //包含cv命名空间
    
    void main(){
    	Mat img = imread("1.jpg"); //载入图片
    	imshow("【原始图】", img); //显示图像
    	waitKey(0); //等待任意按键按下
    }

    此处的1.jpg是放在了上面那个路径里面,出现的效果图:

    当然,其实也可以显示不在该文件夹里的图片,只需要将“1.jpg”改成你想要显示的图片所在的路径即可,例如我在D盘存了个2.jpg,我想要显示它,就只需将代码改成Mat img=imread("D://2.jpg");就可以了。

    为了和上次的有些区别,我们来稍微讲一下代码中的一些语句的含义。

    1、OpenCV的命名空间

          OpenCV中的C++类和函数都是定义在命名空间cv之内的,有两种方法可以访问:第一种,是在代码开头的适当位置加上using namespace cv;这句代码,规定程序位于此命名空间之内;另外一种,是在使用OpenCV的每一个类和函数时,都加入cv::命名空间。不用讲都知道,第二种方法十分的繁琐,所以,推荐大家在代码开头的适当位置,加上using namespace cv;这句。

    2、Mat类简析

           Mat类是用于保存图像以及其他矩阵数据的数据结构,默认情况下其尺寸为0。我们也可以指定其初始尺寸,比如定义一个Mat类对象,就要写cv::Mat pic(320,640,cv::Scalar(100));,Mat类是OpenCV里十分重要,内容有很多,我们这里需要用到的关于Mat的其实就是简单的这样一句代码:Mat img=imread("1.jpg");,所以我就不在多讲了。

    3、图像的载入:imread()函数

           imread()函数是用于读取文件中的图片到OpenCV中。可以在OpenCV官方文档中查到它的原形,如下:

           Mat imread(const string& filename, intflags=1);

           第一个参数,const string&类型的filename,填我们需要载入的图片路径名,在Windows操作系统下,OpenCV的imread函数支持如下类型的图像载入。

           第二个参数,int类型的flags,为载入标识,他指定一个加载图像的颜色类型【这个内容有些生涩难理解,故不多赘述】。

    4、imshow()函数

          imshow()函数用于在指定的窗口中显示一幅图像,函数原型如下。

          void imshow(const string& winname, InputArray mat);

          第一个参数,const string&类型的winname,填需要显示的窗口标识名称。

          第二个参数,InputArray类型的mat,填需要显示的图像。【很多时候,遇到函数原型中的InputArray/OutputArray类型,我们把它简单地当做Mat类型即可。因为它的定义有些难理解,而且源代码略显冗长,所以不过多赘述】

    二、图像腐蚀和膨胀

          腐蚀,即用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分。代码如下:

    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> //OpenCV highgui模块头文件
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> //OpenCV 图像处理头文件
    using namespace cv; //包含cv命名空间
    
    int main(){
    	//载入图片
    	Mat img = imread("1.jpg");
    	//显示原图
    	imshow("【原图】腐蚀操作", img);
    	//进行腐蚀操作
    	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
    	Mat dstimg;
    	erode(img, dstimg, element);
    	//显示效果图
    	imshow("【效果图】腐蚀操作", dstimg);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    程序首先依然是载入和显示一幅图像,然后定义一个Mat类型的变量来获得getStructuringElement函数的返回值,而getStructuringElement函数的返回值为指定形状和尺寸的结构元素(内核矩阵)。参数准备完毕,接着便可以调用erode函数进行图像腐蚀操作,然后调用imshow函数进行显示。

    下面对getStructuringElement函数进行简单的讲述:

    第一个参数,内核的形状(一般有下面三种:矩形:MORPH_RECT;交叉形:MORPH_CROSS;椭圆形:MORPH_ELLIPSE)

    第二个参数,内核的大小(上面的代码,表示的就是15*15的正方形内核)

    效果图如下(原图都和一中的原图一样,故不再显示):

    膨胀,和腐蚀相反,从图像直观来看,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩小。代码如下:

    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> //OpenCV highgui模块头文件
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp> //OpenCV 图像处理头文件
    using namespace cv; //包含cv命名空间
    
    int main(){
    	//载入图片
    	Mat img = imread("1.jpg");
    	//显示原图
    	imshow("【原图】膨胀操作", img);
    	//进行膨胀操作
    	Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
    	Mat dstimg;
    	dilate(img, dstimg, element);
    	//显示效果图
    	imshow("【效果图】膨胀操作", dstimg);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    和腐蚀的代码的区别就只在于调用的函数不同,膨胀调用的是dilate函数。

    效果图如下:

    三、图像模糊

    模糊,对图像进行均值滤波处理,然后就把图像模糊了……代码如下:

    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    using namespace cv;
    
    int main(){
    	//载入原图
    	Mat img = imread("1.jpg");
    	//显示原图
    	imshow("【原图】均值滤波", img);
    	//进行均值滤波操作
    	Mat dstimg;
    	blur(img, dstimg, Size(7, 7));
    	//显示效果图
    	imshow("【效果图】均值滤波", dstimg);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    blur函数的第三个参数表示的是内核的大小,代码中的意思是像素长宽均为7的一个内核。

    效果图如下:

    四、canny边缘检测

    这个操作会在我们最终要实现的汽车车牌识别中会出现。

    载入图像,并将其转成灰度图,再用blur函数进行图像模糊以降噪,然后用canny函数进行边缘检测,最后进行显示。代码如下:

    #include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
    #include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    using namespace cv;
    
    int main(){
    	//载入原图
    	Mat srcImage = imread("1.jpg");
    	//显示原图
    	imshow("【原图】Canny边缘检测", srcImage);
    	Mat dstImage, edge, grayImage;
    	//【1】创建于src同类型和大小的矩阵dst
    	dstImage.create(srcImage.size(), srcImage.type());
    	//【2】将原图像转换成灰度图像
    	cvtColor(srcImage, grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
    	//【3】先使用3*3内核来降噪
    	blur(grayImage, edge, Size(3, 3));
    	//【4】运行Canny算子
    	Canny(edge, edge, 3, 9, 3);
    	//显示效果图
    	imshow("【效果图】Canny边缘检测", edge);
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    简单讲一下Canny函数各参数的意义:

          第一个参数:输入,是灰度图,就算是彩色图也会处理成灰度图(但是如果不先转成灰度图像并降噪的话会出现很多原本不存在的线条,大家可以自己尝试一下)

          第二个参数:输出的图的位置,输出的图是二值图。

          第三四个参数:是两个阈值,上限和下限,如果一个像素的梯度大于上限,则被认为是边缘像素,如果低于下限则被抛弃,如果介于两者之间,只有当其与高于上限阈值的像素连接时才会被接受。

          第五个参数:表示模板的大小,如果是3,则表示3*3矩阵的大小。

    效果图如下:

     

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  • 最近学习OpenCV中算法的基础知识,发现很多细节,记录下来。 仿射变换和投影变换 仿射变化是图像在二维平面上进行变换,需要三个点的位置就能确定前后变换的模式,就像放在桌子上的一张纸,你只能转,裁剪,...

    最近在学习OpenCV中算法的基础知识,发现很多细节,记录下来。

    仿射变换和投影变换

    仿射变化是图像在二维平面上进行变换,需要三个点的位置就能确定前后变换的模式,就像放在桌子上的一张纸,你只能转,裁剪,不过还有放大和缩小的功能。
    
    投影变换就是三维立体的投影在二维上,需要四个点才能确定变换的模式,好处是可以任意变形了。具体公式如下所示:
    
    ![这里写图片描述](https://img-blog.csdn.net/20180530112249210?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xvb3ZlbGo=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70)
    

    上面主要参考了图像处理的仿射变换与透视变换 ,文中讲的很详细。

    双线性差值

    双线性差值主要是讲在图像进行放大、缩小时对于新增像素的填充,其中,双线性差值考虑周围四个点的像素值以及距离,从而确定其新增值。
    这里写图片描述

    看,通过立体图就能形象的感知到黑点的意义了。

    特别方便的公式就是矩阵求解

    这里写图片描述

    同时,具体代码实现时,还有一个小细节,就是对于图像坐标,不能选在坐下家,要选在每个像素中间位置具体讲解

    这里写图片描述

    int x=(i+0.5)*m/a-0.5

    int y=(j+0.5)*n/b-0.5

    代替

    int x=i*m/a

    int y=j*n/b

    关于边缘检测

    If you want to detect both edges, better option is to keep the output datatype to some higher forms, like cv2.CV_16S, cv2.CV_64F etc, take its absolute value and then convert back to cv2.CV_8U. Below code demonstrates this procedure for a horizontal Sobel filter and difference in results.

    就是说梯度检测的时候,CV_8U是只能检测正梯度,而不能保存负梯度,这样很多负梯度,所以要保证用更高精度来实现。

    import cv2
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    img = cv2.imread('box.png',0)
    
    # Output dtype = cv2.CV_8U
    sobelx8u = cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,1,0,ksize=5)
    
    # Output dtype = cv2.CV_64F. Then take its absolute and convert to cv2.CV_8U
    sobelx64f = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)
    abs_sobel64f = np.absolute(sobelx64f)
    sobel_8u = np.uint8(abs_sobel64f)
    
    plt.subplot(1,3,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
    plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(1,3,2),plt.imshow(sobelx8u,cmap = 'gray')
    plt.title('Sobel CV_8U'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(1,3,3),plt.imshow(sobel_8u,cmap = 'gray')
    plt.title('Sobel abs(CV_64F)'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    
    plt.show()
    

    这里写图片描述

    可以看到,在CV_8U精度下,右边边缘没有检测到

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  • 目录 ...初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...

    目录

    1、导入库文件

    2、设计GUI

    3、调用摄像头

    4、实时图像处理

    4.1、阈值二值化

    4.2、边缘检测

    4.3、轮廓检测

    4.4、高斯滤波

    4.5、色彩转换

    4.6、调节对比度

    5、退出系统


    初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助,项目演示效果如下:

    1、导入库文件

    这里主要使用PySimpleGUI、cv2和numpy库文件,PySimpleGUI库文件实现GUI可视化,cv2库文件是Python的OpenCV接口文件,numpy库文件实现数值的转换和运算,均可通过pip导入。

    import PySimpleGUI as sg  #pip install pysimplegui
    import cv2  #pip install opencv-python
    import numpy as np #pip install numpy

    2、设计GUI

    基于PySimpleGUI库文件实现GUI设计,本项目界面设计较为简单,设计800X400尺寸大小的框图,浅绿色背景,主要由摄像头界面区域和控制按钮区域两部分组成。效果如下所示:

    GUI代码如下所示:

        #背景色
        sg.theme('LightGreen')
    
        #定义窗口布局
        layout = [
          [sg.Image(filename='', key='image')],
          [sg.Radio('None', 'Radio', True, size=(10, 1))],
          [sg.Radio('threshold', 'Radio', size=(10, 1), key='thresh'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='thresh_slider')],
          [sg.Radio('canny', 'Radio', size=(10, 1), key='canny'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='canny_slider_a'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='canny_slider_b')],
          [sg.Radio('contour', 'Radio', size=(10, 1), key='contour'),
           sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='contour_slider'),
           sg.Slider((0, 255), 80, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='base_slider')],
          [sg.Radio('blur', 'Radio', size=(10, 1), key='blur'),
           sg.Slider((1, 11), 1, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='blur_slider')],
          [sg.Radio('hue', 'Radio', size=(10, 1), key='hue'),
           sg.Slider((0, 225), 0, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='hue_slider')],
          [sg.Radio('enhance', 'Radio', size=(10, 1), key='enhance'),
           sg.Slider((1, 255), 128, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='enhance_slider')],
          [sg.Button('Exit', size=(10, 1))]
        ]
    
        #窗口设计
        window = sg.Window('OpenCV实时图像处理',
                   layout,
                   location=(800, 400),
                   finalize=True)

    3、调用摄像头

    打开电脑内置摄像头,将数据显示在GUI界面上,效果如下所示:

    代码如下所示:

        #打开内置摄像头
        cap = cv2.VideoCapture(0)
        while True:
            event, values = window.read(timeout=0, timeout_key='timeout')
    
            #实时读取图像
            ret, frame = cap.read()
    
            #GUI实时更新
            imgbytes = cv2.imencode('.png', frame)[1].tobytes()
            window['image'].update(data=imgbytes)
    
        window.close()

    4、实时图像处理

    4.1、阈值二值化

    进行阈值二值化操作,大于阈值values['thresh_slider']的,使用255表示,小于阈值values['thresh_slider']的,使用0表示,效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['thresh']:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)[:, :, 0]
        frame = cv2.threshold(frame, values['thresh_slider'], 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    4.2、边缘检测

    进行边缘检测,values['canny_slider_a']表示最小阈值,values['canny_slider_b']表示最大阈值,效果如下所示:

    代码如下所示:

    if values['canny']:
        frame = cv2.Canny(frame, values['canny_slider_a'], values['canny_slider_b'])

    4.3、轮廓检测

    轮廓检测是形状分析和物体检测和识别的有用工具,连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度,效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['contour']:
        hue = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        hue = cv2.GaussianBlur(hue, (21, 21), 1)
        hue = cv2.inRange(hue, np.array([values['contour_slider'], values['base_slider'], 40]),
                          np.array([values['contour_slider'] + 30, 255, 220]))
        cnts= cv2.findContours(hue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]
        cv2.drawContours(frame, cnts, -1, (0, 0, 255), 2)
    

    4.4、高斯滤波

    进行高斯滤波,(21, 21)表示高斯矩阵的长与宽都是21,标准差取values['blur_slider'],效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['blur']:
        frame = cv2.GaussianBlur(frame, (21, 21), values['blur_slider'])
    

    4.5、色彩转换

    色彩空间的转化,HSV转换为BGR,效果如下所示:

     代码如下所示:

    if values['hue']:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        frame[:, :, 0] += int(values['hue_slider'])
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)

    4.6、调节对比度

    增强对比度,使图像中的细节看起来更加清晰,效果如下所示:

      代码如下所示:

    if values['enhance']:
        enh_val = values['enhance_slider'] / 40
        clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=enh_val, tileGridSize=(8, 8))
        lab = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)
        lab[:, :, 0] = clahe.apply(lab[:, :, 0])
        frame = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    

    5、退出系统

    直接break即可跳出循环。

    if event == 'Exit' or event is None:
        break

    拓展学习:基于Python的人工智能美颜系统 

    请关注公众号,回复关键字:OpenCV实时图像处理,获取项目资源。

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  • 快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/(QQ群:Visual EmbedLinux Tools 375515651)...学校的时候做图像处理一直用的是matlab,不过现在正好做VELT的开发,尝试用vs2013+python构造一个适合于自己用的开发环境。

    快乐虾

    http://blog.csdn.net/lights_joy/(QQ群:Visual EmbedLinux Tools 375515651)

    欢迎转载,但请保留作者信息



    很久没有摸图像处理的东西了,近期刚好需要有此需求,希望能够有一个比较好用的开发环境。在学校的时候做图像处理一直用的是matlab,不过现在正好在做VELT的开发,尝试用vs2013+python构造一个适合于自己用的开发环境。



    opencv是一个用于图像处理的强大工具,考虑到python的支持,我们选择2.4.11版本,而不是最新的3.x版本。


    1  opencv_python安装


    opencv的封装有两个库,一个是opencv_python,另一个是pyopencv,我们选择第一个,在网上找一个编译好的库。


    opencv_python-2.4.11-cp27-none-win32.whl


    在命令行下用pip安装:


    更新一下PTVSIntelliSense


    2  测试opencv_python的安装


    简单测试一下opencv_python的安装:


    很正常地显示我们想要的图片:


    3  编译opencv源码


    因为我们的目标是图像处理,自然少不了学习下opencv的源码,首先编译它。


    首先用cmake生成opencv的工程文件。


    然后打开build目录下的OpenCV.sln编译就可以了。


    只是在编译opencv_python的时候由于Python安装的是Release版本,因此opencv_python只能够使用Release版本,不能用Debug版本,否则有链接错误。


    4  读取视频测试


    接下来试试用python读取一段视频并显示。测试用的f:\tmp\test.mp4是一段h264编码的视频:


    我们用python读取并显示:


    # -*- coding: utf-8 -*-
     
    import cv2
     
    #获得视频的格式
    videoCapture = cv2.VideoCapture('f:\\tmp\\test.mp4')
     
    #获得码率及尺寸
    fps = videoCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS)
    size = (int(videoCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(videoCapture.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
     
    #读帧
    success, frame = videoCapture.read()
     
    while success :
        cv2.imshow("Video", frame) #显示
        cv2.waitKey(1000/int(fps)) #延迟
        success, frame = videoCapture.read() #获取下一帧
    

    很正常地播放视频。


    5  代码调试


    PTVS具有与matlab类似的调试手段,可以支持中断时对当前变量进行修改,也可以运行脚本。仍以上述读取视频的代码为例。



    在中断后可以很直观地看到变量的内容,也可以进行修改。


    打开Python Debug Interactive可以执行python脚本对当前环境进行修改。



    需要注意的是PTVS有两个交互窗口,另一个是PythonInteractive,这个是非调试的交互窗口,是不能访问当前测试代码的。









    
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  • OpenCV图像处理知识

    2019-05-04 00:11:24
    OpenCV图像处理知识 OpenCV图像处理参考博客

    OpenCV图像处理知识

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