python-opencv安装及入门

零、安装Python

参考此文

一、安装python-opencv

安装pip

sudo apt install python-pip

安装opencv-python
前提是python3，可打开thonny编辑器看输出拦的提示，一般新版系统都是python3

pip3 install opencv-python
sudo apt-get install libatlas3-base
sudo apt-get install libjasper1
sudo apt-get install libgst7
sudo apt-get install python3-gst-1.0
sudo apt-get install libqtgui4
sudo apt-get install libqt4-test
sudo apt-get install libilmbase12
sudo apt-get install openexr
sudo apt-get install libavcodec57
sudo apt-get install libavformat57
sudo apt-get install libswscale4

二、测试程序-调用摄像头

新建vedio.py文件

import cv2 #导入opencv库
cap = cv2.VideoCapture(0) #调用摄像头，参数是设备编号
#主循环是读取摄像头图像，按q停止
while True:
	ret, frame = cap.read()
	cv2.imshow('video',frame)
	if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
		break
cap.release() #释放cap 
cv2.destroyAllWindows()#销毁所有窗口

---

此时出现了BUG：
/home/gordon/python-virtual-environments/RL_2018HW/gym-gazebo:/home/gordon/ros_ws/devel/lib/python2.7/dist-packages:/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages:/opt/movidius/caffe/python
解决方案：
打开bash.rc文件，注释这一条

#source /opt/ros/kinetic/setup.bash

移除错误路径：
打开控制台

python 

Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

import cv2

Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: undefined symbol: PyCObject_Type

import sys

sys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')

import cv2

注销登录即可。

---

再次运行上述程序，就会调用摄像头了！

三、颜色空间转换

OpenCV 中有数百种不同色彩空间转换的方法。当前最主要的,最常用的有三种颜色空间:灰度,BGR,HSV。
⚫ 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测。
⚫ BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点由一个三元数来表示,分别代表蓝绿红三种颜色
⚫ HSV,H(Hue)是色调,用角度度量,取值范围为 0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为 0°,绿色为 120°,蓝色为 240°,S(Saturation)是饱和度,V(Value)表示黑暗程度。

import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
	ret, frame = cap.read()
	cv2.imshow('video',frame)
	#灰度转化
	gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
	cv2.imshow('gray',gray)
	#hsv转化
	hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
	cv2.imshow('hsv', hsv)
	if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
		break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

四、图像缩放

很多时候,读取图像过于清晰,会导致像素点过多,读取缓慢,影响效率,下面介绍 Opencv是如何在保留最大信息的前提下缩放图像的。

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
	ret, frame = cap.read()
	cv2.imshow('video',frame)
	#第 8 行, shape ()函数返回一个列表,这个列表第一个元素是图像宽度,第二个元素是图像高度,分别赋值为 x,y
	x, y = frame.shape[0:2]
	#第 9 行，resize 函数,将图像缩小为原图 1/4 大小，x/2,y/2
	small_frame = cv2.resize(frame, (int(y/2), int(x/2)))
	cv2.imshow('small', small_frame)
	if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
		break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

五、图像滤波

在 Opencv 中,对图像和视频的处理大多会涉及傅里叶变换,即一切波形都可以由一系列简单且频率不同的正弦曲线叠加得到。这个概念对图像处理非常有帮助,这样我们可以区分图像哪些区域信号变化特别强,哪些没那么强,从而可以任意标记噪声区域,感兴趣区域等。
⚫ 高通滤波:检测图像某个区域,根据像素与周围像素亮度差值来提升该亮度的滤波器
⚫ 低通滤波:在像素与周围像素亮度差值小于特定值时,平滑亮度,用于去噪和模糊化。

import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
	ret, frame = cap.read()
	#cv2.imshow('video',frame)
	x, y = frame.shape[0:2]
	small_frame = cv2.resize(frame, (int(y/2), int(x/2)))
	cv2.imshow('small', small_frame)
	#Blur:模糊滤波
	img_mean = cv2.blur(small_frame, (5,5))
	#Gaussianblur:高斯滤波
	img_Guassian = cv2.GaussianBlur(small_frame, (5,5), 0)
	#Median:中值滤波
	img_median = cv2.medianBlur(small_frame, 5)
	#Bilater:双边滤波
	img_bilater = cv2.bilateralFilter(small_frame, 9, 75, 75)
	cv2.imshow('mean', img_mean)
	cv2.imshow('guassian', img_Guassian)
	cv2.imshow('median', img_median)
	cv2.imshow('bilater', img_bilater)
	if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
		break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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