python使用opencv_玩转Python图片处理 （OpenCV-Python ）
1 import cv2 #导入opencv库
2 importnumpy as np3
4 #.........................................................................
5 #读取一张图片，地址不能带中文
6 '''
7 第二个参数，取值可为：8 cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道9 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片10 cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道(png有，jpg无）11 '''
12 #imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
13 imgviewx=cv2.imread("imgx/DONG.jpg",cv2.IMREAD_COLOR)14
15 #.........................................................................
16 #获取图片信息
17 #一个像素有三个通道，BGR
18 print(imgviewx.shape)#输出：(1080, 1920, 3) 高像素，宽像素，通道数
19 print(imgviewx.size)#120000 总通道数=高* 宽* 通道数
20 print(imgviewx.dtype)#uint8 3个通道每个通道占的位数（8位，一个字节）
21 #print(imgviewx) #输出效果视乎与下条相同
22 #print(np.array(imgviewx)) #输出每个像素点的参数（ B , G , R )
23 #获取图片 B G R 各均值， #(204.46305102040816, 208.50832244897958, 217.29540408163263, 0.0) ，红色部分最多
24 print(cv2.mean(imgviewx))25 #获取方差,也会打印均值，可用均值方差都为零判断图片无效
26 #print(cv2.meanStdDev(imgviewx))
27
28
29
30 #.........................................................................
31 #图片处理
32 #备份图片
33 imgviewx1=imgviewx.copy()34
35 #均值模糊,主要用于去除图片噪点
36 #读取图片并实现图片的模糊效果，参数：（读取图片，（X轴方向模糊，Y轴方向模糊））
37 #imgviewx=cv2.blur(imgviewx,(5,5))
38
39 #中值模糊，主要用于去除椒盐（烧烤配料）噪点
40 #参数：（图片信息，模糊值）
41 #imgviewx=cv2.medianBlur(imgviewx,9)
42
43 #普通高斯模糊
44 #参数：（图片信息，参数1，参数2）参数1和参数2只能设置一个
45 #imgviewx=cv2.GaussianBlur(imgviewx,(0,0),1)
46
47 #保留边缘（像素差），高斯模糊
48 #参数（图片信息，0，要用怎样的方式（越大则越细），空间复杂度（越大越复杂））
49 imgviewx=cv2.bilateralFilter(imgviewx,0,50,6)50
51
52 #美颜,美白效果valuex值越大越白
53 #valuex=50;
54 #imgviewx=cv2.bilateralFilter(cv2.imread("imgx/zcy.jpg"),valuex,valuex * 2,valuex / 2)
55
56 #对比度和亮度调整
57 #duix=0.5 #对比度
58 #lightx=0 #亮度
59 #imgviewx=cv2.addWeighted(imgviewx,duix,np.zeros(imgviewx.shape,imgviewx.dtype),1-duix,lightx)
60
61
62
63 #显示文字
64 #参数：图像，文字内容， 坐标( x , y ) ，字体，大小，颜色( B , G ,R )，字体厚度
65 #颜色值为0-255
66 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX #定义字体
67 imgviewx = cv2.putText(imgviewx,"DONG XIAO DONG",(10, 50), font, 1.2, (0, 0, 255), 5)68
69
70 #像素取反
71 #imgviewx=cv2.bitwise_not(imgviewx)
72
73
74
75 #遍历图片，效率低,不推荐使用
76 defxgtp():77 globalimgviewx78 gx,kx,tx=imgviewx.shape#得到像素高度，像素宽度，通道数
79
80 for g inrange(0,gx):81 for k in range(0,kx): #这里得到的是每个像素点，每个点由RGB三色构成
82 if(k>0 and k<100):83 imgviewx[g,k,0]=0 #B
84 imgviewx[g,k,1]=255 #G
85 imgviewx[g,k,2]=255 #R
86 else:87 imgviewx[g, k, 0] = imgviewx[g, k, 0] #获取到原来的值
88 imgviewx[g, k, 1] = imgviewx[g, k, 1]89 imgviewx[g, k, 2] = imgviewx[g, k, 2]90
91 #创建一个图形，使用np,所以效率高
92 defcjtx():93 #初始化像素点值全为0 （rgb都为零，所以是黑色）
94 #参数：（[高，宽，通道数],每个通道占的位数（一个字节））
95 imgx=np.zeros([400,600,3],np.uint8)96
97 #初始化像素点值为全为1
98 #imgx[110:130,50:70,2]表示一个范围：[高度起始点：高度结束点，宽度起始点：宽度结束点，哪个通道]，起始点均以左上角
99 #imgx[:,:,0]=np.ones([400,600],np.uint8)*255 #最终结果为第一个通道（B)全为255，所以是蓝色
100 imgx[110:130,50:70,1]=np.ones([20,20],np.uint8)*255
101 cv2.imshow("第二个图形窗口",imgx)102
103 #图片区域处理
104 defpictureArea():105 globalimgviewx106 #得到截图
107 areax=imgviewx[110:529,778:1200]108 #将图片由RGB（3通道）转换为灰度（2通道）
109 areax=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_BGR2GRAY)110 #将图片有2通道还原成3通道，但色彩不能还原
111 areax2=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_GRAY2RGB)112 #处理后的区域写到原图上
113 imgviewx[110:529, 778:1200]=areax2114 #显示截图
115 cv2.imshow("area",areax)116
117 #泛洪填充，相似像素填充
118 deffill_color():119 globalimgviewx120 h,w,t=imgviewx.shape121 #必要参数
122 maskx=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)123 #参数接收：（图片信息，必要参数，参考点位置坐标，填充的颜色，查找范围：最低像素（参考减所写），查找范围：最高像素（参考加所写），全部填充）
124 cv2.floodFill(imgviewx,maskx,(100,100),(0,255,0),(100,100,100),(50,50,50),cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE)125
126
127
128 #通道分离与合并
129 deftongdao():130 globalimgviewx131 b,g,r=cv2.split(imgviewx)#通道分离
132 cv2.imshow("bb",b)#通道图单独显示
133 cv2.imshow("gg",g)134 cv2.imshow("rr",r)135
136 imgviewx[:,:,1]=135 #改变单个通道（0,1,2 => B,G,R)
137 cv2.imshow("chang red",imgviewx)138
139 imgviewx=cv2.merge([b,g,r])#合并通道
140
141 #像素运算
142 defpixel_operation():143 #读入两张大小和通道相同的图片
144 img1=cv2.imread("imgx/img1.jpg")145 img2=cv2.imread("imgx/img2.jpg")146 print(img1.shape, "=====", img2.shape)147 #创建一个大小可调整的窗口
148 cv2.namedWindow("operation", cv2.WINDOW_NORMAL)149 cv2.imshow("img111", img1)150 cv2.imshow("img222",img2)151 #处理图片
152 #像素点相加，如0（黑色），255（白色），0+255=255（白色），超过255还是白色
153 #imgoperation=cv2.add(img1,img2)
154 #像素相减，如0（黑色），255(白色），0-255=-255=0（黑色）
155 #imgoperation=cv2.subtract(img1,img2)
156 #像素相乘，255(白色），0/255=0（黑色）
157 #imgoperation=cv2.divide(img1,img2)
158 #像素相乘，255(白色），0*255=0（黑色）
159 #imgoperation=cv2.multiply(img2,img1)
160 #像素与,二进制与，如0与255为00000000&11111111=00000000
161 imgoperation=cv2.bitwise_and(img1,img2)162 #像素或
163 imgoperation=cv2.bitwise_or(img1,img2)164
165 #显示处理后的图片
166 cv2.imshow("operation", imgoperation)167
168
169
170 #.......................................................................
171 #视频处理，视频无声音
172 defvediox():173 ved=cv2.VideoCapture("imgx/vv.mp4")#打开视频
174 whileTrue:175 ret,tux=ved.read()176 if ret== False:#判断视频是否播放完毕
177 break
178 else:179 cv2.imshow("wideo1111",tux)#每帧显示
180 hsv=cv2.cvtColor(tux,cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换成HSV图片格式，对颜色敏感
181 lowx=np.array([37,43,46])#表格在后面给出
182 uppx=np.array([77,255,255])183 #播放此输出的目标是白色
184 tux2=cv2.inRange(hsv,lowx,uppx)#利用低指和高指匹配延时，所匹配的是绿色
185 #播放此输出的目标是原色
186 tux3 = cv2.bitwise_and(tux,tux, mask=tux2)187
188 cv2.imshow("video222",tux3)189
190 if 27==cv2.waitKey(20):#按键退出播放
191 break
192
193
194 #.........................................................................
195 #创建一个窗口，中文显示会出乱码，第一个参数为窗口唯一标识字符串
196 #窗口大小可调整，默认参数为c v2.WINDOW_AUTOSIZE 根据图像大小自动创建大小
197 #可建多个
198 cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL)199
200
201 #.........................................................................
202 #创建鼠标点击事件回调函数,（事件，x轴位置，y轴位置，标记，属性）
203 defdrawxxx(event,x,y,flags,param):204 if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:205 print("鼠标按下",x,y)206 #elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
207 #print("鼠标滑动")
208 elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:209 print("鼠标抬起")210
211 #注册鼠标监听事件(窗口，回调函数）
212 cv2.setMouseCallback("东小东标题",drawxxx)213
214 #.........................................................................
215 t1=cv2.getTickCount()#利用cpu时间......
216 #xgtp()#调用图片像素遍历函数
217 #cjtx()#调用创建图形函数
218 #vediox()#调用视频处理函数
219 #tongdao()#通道处理
220 #pixel_operation()#像素点的加减乘除等处理
221 #pictureArea()#图片区域处理
222 #fill_color()#泛洪填充，相似像素填充
223 t2=cv2.getTickCount()224 timesx=(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()225 print("花费时间：%s 毫秒"%(timesx*1000))226
227
228 #显示图片，参数：（窗口唯一标识字符串，imread读入的图像）
229 #可以不基于窗口，可建多个
230 cv2.imshow("东小东标题",imgviewx)231
232
233 #.........................................................................
234 #将图片保存，写入到文件
235 cv2.imwrite("2.jpg",imgviewx)236
237
238
239 #.........................................................................
240 #窗口退出
241 #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
242 #等待时间到则返回-1，如有键盘按键按下则返回按键的ASCII码
243 #可使用print(cv2.waitKey(0))获取该按键值
244 keyx=cv2.waitKey(0)245 print(keyx)246 if keyx==27:247 print("你按下了键盘的：ESC键")248
249 #.........................................................................
250 #销毁窗口，退出程序
251 cv2.destroyAllWindows()
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