实验一：灰度变化

代码：

import cv2
import numpy as npdef liner_trans(org,k,b=0):"""灰度变化:param img::param k: k>1时 实现灰度数值的拉伸，0<k<1 时 实现灰度数值的压缩，k=-1 b=255 实现灰度数值的反转:param b:灰度值:return:"""# 计算灰度的线性变化映射表translist=[(np.float32(x)*k+b) for x in range(256)]print("映射表",translist)# 需要转化为np.arraytransTable=np.array(translist)# 将查出[0,255]的灰度值进行调整，并指定数据类型为uint8transTable[transTable > 255] = 255transTable[transTable < 0] = 0transTable = np.round(transTable).astype(np.uint8)# 使用openCV的look up table 修改图片的灰度值return cv2.LUT(org,transTable)if __name__ == '__main__':im=cv2.imread('data/mok.png')cv2.imshow('org',im)# 反转# img=liner_trans(im,-1,255)# cv2.imshow("invsion",img)# 灰度拉伸# img = liner_trans(im, 1.2)# cv2.imshow("graystretch", img)# 灰度压缩img = liner_trans(im, 0.8)cv2.imshow("graycompress", img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

运行：

1.1 灰度反转

# 反转
img=liner_trans(im,-1,255)
cv2.imshow("invsion",img)

1.2 灰度拉伸

# 灰度拉伸
img = liner_trans(im, 1.2)
cv2.imshow("graystretch", img)

1.3 灰度压缩

# 灰度压缩
img = liner_trans(im, 0.8)
cv2.imshow("graycompress", img)

1.4 gamma矫正

代码：

def gamma_tarns(img,gamma):"""伽马矫正:param img::param gamma: 伽马值:return:"""#先归一化到1 做伽马计算 再还原到[0,255]gammaList=[np.power(x/255.0,gamma)*255.0 for x in range(256)]#将数据转换为np.array 并且指定数据类型为uint8gammaTable=np.round(np.array(gammaList).astype(np.uint8))print(gammaTable)# 使用openCV 的look up table函数修改图像的灰度值return cv2.LUT(img,gammaTable)

1.4.1 使用伽马值为0.5的变化实现对暗部的压缩亮部的拉伸

1.4.2 使用伽马值为2的变化实现对亮部的压缩暗部的拉伸

实验二：直方图

2.1 直方图的显示

代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#读取并显示图像im=cv2.imread('data/1.png',0)
cv2.imshow("org",im)#绘制灰度图像的直方图
plt.hist(im.ravel(),256,[0,256])
plt.show()cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行：

原图灰度图灰度图直方图

2.2 直方图均衡化

代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
#读取并显示图像im=cv2.imread('data/1.png',0)
cv2.imshow("org",im)#绘制灰度图像的直方图
# plt.hist(im.ravel(),256,[0,256])
# plt.show()# 调用OpenCV的直方图均衡化API
im_equl=cv2.equalizeHist(im)
cv2.imshow('equal',im_equl)# 显示原图像的直方图
plt.subplot(2,1,1)
plt.hist(im.ravel(),256,[0,256],label="org")
plt.legend()# 显示均衡化图像的直方图
plt.subplot(2,1,2)
plt.hist(im_equl.ravel(),256,[0,256],label="equalize")
plt.legend()plt.show()cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

运行：

原图灰度图原图像的直方图

2.3 彩色直方图

代码

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef imageHist(img,type):'''彩色直方图:param img:  通道数据:param type:  用于判断传入的是那个通道:return:'''# 判断传递进来的是那个通道if type == 31:  #  传入蓝色通道color = (255,0,0)winName = 'B Hist'elif type == 32:  # 绿色通道color = (0, 255, 0)winName = 'G Hist'else:color = (0, 0, 255)winName = 'R Hist'# 计算和绘制直方图hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],(0.0,255.0))  # 计算直方图minV,maxV,minL,maxL = cv2.minMaxLoc(hist)  # 获取最大值和最小值，并且获取对应的下标print(minV,maxV,minL,maxL)histImage = np.zeros([256,256,3],np.uint8)  # 新建图像的模板，用于直方图的绘制for h in range(256):intenormal = int(hist[h] * 256 / maxV)  # 为了避免超出取值范围cv2.line(histImage,(h,256),(h,256-intenormal),color)cv2.imshow(winName,histImage)if __name__ == '__main__':im = cv2.imread('data/1.png', 1)cv2.imshow('im',im)channels = cv2.split(im)  # 分割通道# print(channels)for i in range(3):print(channels[i])imageHist(channels[i],i+31)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

考点：分割通道 channels = cv2.split(im) # 分割通道

运行：

实验三：空间滤波

比较：均值滤波高斯滤波中值滤波

3.1 均值滤波

代码：

import cv2
import numpy as npdef avg(img,size):"""均值滤波:param img: 待处理的图像:param size: 滤波器尺寸:return:"""avgImg=cv2.blur(img,size)cv2.imshow("avgImg",avgImg)def gaussian(img,size):"""高斯滤波:param img: 待处理的图像:param size: 滤波器尺寸:return:"""gaussianImg=cv2.GaussianBlur(img,size,0)cv2.imshow("gaussianImg", gaussianImg)def media(img,size):"""中值滤波:param img: 待处理的图像:param size: 滤波器尺寸:return:"""mediaImg=cv2.medianBlur(img,size)cv2.imshow("mediaImg", mediaImg)def sharpen(img):"""图像锐化:param img::return:"""#定义一个锐化算子M=np.array([[0,-1,0],[-1,9,-1],[-1,-1,-1]])/4.0#进行滤波处理im_s=cv2.filter2D(img,-1,M)cv2.imshow('im_s',im_s)if __name__ == '__main__':# im=cv2.imread('data/6.png',1)# cv2.imshow('im',im)# 均值滤波# avg(im,(5,5))#高斯滤波# gaussian(im,(5,5))# 中值滤波# media(im,5)#图像锐化im=cv2.imread('data/09.png',1)cv2.imshow('im',im)sharpen(im)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

均值滤波:

# 均值滤波
# avg(im,(5,5))

高斯滤波：

#高斯滤波
gaussian(im,(5,5))

中值滤波：

# 中值滤波
media(im,5)

图像锐化：

#图像锐化
im=cv2.imread('data/09.png',1)
cv2.imshow('im',im)
sharpen(im)

实验四：图像二值化

4.1 简单二值化：

代码

import cv2def simple(img):'''简单二值化:param img::return:''''''cv2.threshold()  二值化参数：第一个 待处理的图像第二个 阈值第三个 颜色值第四个 二值化的类型THRESH_BINARY  黑白二值THRESH_BINARY_INV  黑白的反转THRESH_TRUNC   得到的图像多为像素值THRESH_TOZERO  高于阈值时设置255  低于阈值不做处理THRESH_TOZERO_INV  低于阈值时设置255 高于阈值不做处理返回值第一个是阈值第二个是图像'''ret,thread1 = cv2.threshold(img,172,255,cv2.THRESH_BINARY)ret,thread2 = cv2.threshold(img,172,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)ret,thread3 = cv2.threshold(img,172,255,cv2.THRESH_TRUNC)ret,thread4 = cv2.threshold(img,172,0,cv2.THRESH_TOZERO)ret,thread5 = cv2.threshold(img,172,255,cv2.THRESH_TOZERO_INV)cv2.imshow("thread1",thread1)cv2.imshow("thread2",thread2)cv2.imshow("thread3",thread3)cv2.imshow("thread4",thread4)cv2.imshow("thread5",thread5)

运行：

if __name__ == '__main__':im = cv2.imread('data/lena.jpg', 0)cv2.imshow('im',im)simple(im)# auto(im)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

4.2 自适应阈值

代码


def auto(img):ret,thread1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)'''adaptiveThreshold()  自适应阈值参数：第一个  待处理的图像第二个  像素值的上限第三个  自适应的方式ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C   领域内的均值ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C  领域内像素点的加权，权重为一个高斯窗口第四个  赋值的方法第五个  设定领域的大小（一个正方形领域）第六个  阈值等于均值或者加权值减去这个常数'''thread2 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,cv2.THRESH_BINARY,5,2)thread3 = cv2.adaptiveThreshold(img,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,2)cv2.imshow('thread1',thread1)cv2.imshow('thread2',thread2)cv2.imshow('thread3',thread3)

运行：

if __name__ == '__main__':im = cv2.imread('data/lena.jpg', 0)cv2.imshow('im',im)# simple(im)auto(im)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

实验五：形态学运算

5.1 腐蚀

代码：

import cv2
import numpy as npdef corrode():"""腐蚀:return:"""# 读取图像并进行二值化处理im=cv2.imread('data/7.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)cv2.imshow('im',im)# 设置卷积核  生成一个5*5 全部为1 的矩阵kernrl=np.ones((5,5),np.uint8)# 图像的腐蚀erosion=cv2.erode(im,kernrl)cv2.imshow('erosion',erosion)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':corrode()

运行：

5.2 膨胀

代码：


def expand():"""膨胀:return:"""# 读取图像并进行二值化处理im = cv2.imread('data/7.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)cv2.imshow('im', im)# 设置卷积核  生成一个5*5 全部为1 的矩阵kernrl = np.ones((5, 5), np.uint8)# 图像的膨胀dest = cv2.dilate(im,kernrl)cv2.imshow('dest', dest)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':# corrode()expand()

运行

5.3 闭/开运算

代码:

def closepration():"""闭运算:return:"""# 读取图像并进行二值化处理im = cv2.imread('data/7.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)cv2.imshow('im', im)'''getStructuringElement() 用于构造一个特定大小和相撞的结构元素，用于形态学处理参数1：MORPH_RECT 矩形MORPH_CROSS 交叉型MORPH_ELLIPSE 椭圆型'''kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5 ))dest=cv2.morphologyEx(im,cv2.MORPH_CROSS,kernel)      #morphologyEx 该函数可以方便对图像进行一系列形态学运算  cv2.MORPH_CROSS 闭运算# dest = cv2.morphologyEx(im, cv2.MORPH_OPEN, kernel) #  cv2.MORPH_OPEN 开运算cv2.imshow("dest",dest)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

运行;闭运算

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实验一：灰度变化

1.1 灰度反转

1.2 灰度拉伸

1.3 灰度压缩

实验二：直方图

2.1 直方图的显示

2.2 直方图均衡化

2.3 彩色直方图

实验三：空间滤波

3.1 均值滤波

实验四：图像二值化

4.1 简单二值化：

4.2 自适应阈值

实验五：形态学运算

5.1 腐蚀

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