本文来自博客专栏《Python》

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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 pysimpleguiimport cv2  #pip install opencv-pythonimport 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：

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

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专栏介绍以及亮点

本专栏主要介绍Python项目实战开发应用，实际教程聚焦于功能，覆盖了基本的创建应用、构建和封装库。实例丰富，大量的技巧提示与图文解析，和详细的代码注解，帮助学习者快速领悟Python编程思想和掌握Python编程的核心知识，全面提升学习者学习Python语言在不同领域的实战应用技能。

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