python-imutils包简介使用
python-imutils包简介使用
文章目录
- python-imutils包简介使用
- 1.imutils功能简介
- 安装方法:
- 2.imutils的使用方法
- 2.1 图像平移
- 2.2 图像缩放
- 2.3 图像旋转
- 2.4 骨架提取(边缘提取)
- 2.5 转RGB,使用Matplotlib显示
- 2.6 OPenCV版本的检测
1.imutils功能简介
imutils是在OPenCV基础上的一个封装,达到更为简结的调用OPenCV接口的目的,它可以轻松的实现图像的平移,旋转,缩放,骨架化等一系列的操作。
安装方法:
pip install imutils
在安装前应确认已安装numpy,scipy,matplotlib和opencv。
如果出现缺失包错误
可以使用下面安装命令,会把所有包安装
pip install NumPy SciPy opencv-python matplotlib imutils
2.imutils的使用方法
2.1 图像平移
相对于原来的cv,使用imutiles可以直接指定平移的像素,不用构造平移矩阵
OpenCV中也提供了图像平移的实现,要先计算平移矩阵,然后利用仿射变换实现平移,在imutils中可直接进行图像的平移。
translated = imutils.translate(img,x,y)
参数:
- img:要移动的图像
- x:沿x轴方向移动的像素个数
- y: 沿y轴方向移动的像素个数
运行代码说明:
要更改图片地址,地址中不能包含中文
cv读取图片是BGR格式,img[:,:,::-1]转换是为了转回RGB格式,这样才可以正常显示彩色图像
import numpy as np
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号img = cv.imread('image1.jpg') # 更改图片地址
translated = imutils.translate(img,100,50) # 平移函数plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,::-1]) # img[:,:,::-1]转换是为了转回RGB格式,这样才可以正常显示彩色图像
plt.title('原图')
plt.subplot(122)
plt.imshow(translated[:,:,::-1])
plt.title('平移结果')
plt.show()
2.2 图像缩放
图片的缩放在OPenCV中要注意确保保持宽高比。而在imutils中自动保持原有图片的宽高比,只指定宽度weight和height即可。
缩放函数:imutils.resize(img,width=100)
import numpy as np
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号img = cv.imread('image1.jpg')
# 说明一般如果有width参数,就会安装width参数进行缩放,不会理会height参数,如果两个参数不成比例,也是安装width进行缩放
resized = imutils.resize(img,width=100) # 指定宽度,会自动计算相应比例高度,还有参数heightprint('原图大小:',img.shape)
print('缩放后大小', resized.shape)
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('原图')
plt.subplot(122)
plt.imshow(resized[:,:,::-1])
plt.title('缩放图')
plt.show()
2.3 图像旋转
在OpenCV中进行旋转时使用的是仿射变换,在这里图像旋转方法是imutils.rotate()
,跟2个参数,第一个是图片数据,第二个是旋转的角度,旋转是朝逆时针方向。同时imutils
还提供了另一个相似的方法, rotate_round()
,它就是按顺时针旋转的。
函数:
逆时针旋转
rotated = imutils.rotate(image, 90)
顺时针旋转
rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90)
import numpy as np
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号image = cv.imread('image1.jpg')
# 逆时针旋转
rotated = imutils.rotate(image, 90)
# 顺时针旋转
rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90) # 画图
plt.figure(figsize=[10, 10])
plt.subplot(1,3,1)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('原图')
plt.axis("off")
plt.subplot(1,3,2)
plt.imshow(rotated[:,:,::-1])
plt.title('逆时针旋转90度')
plt.axis("off")
plt.subplot(1,3,3)
plt.imshow(rotated_round[:,:,::-1])
plt.title('顺时针旋转90度')
plt.axis("off")
plt.show()
2.4 骨架提取(边缘提取)
骨架提取(边缘提取),是指对图片中的物体进行拓扑骨架(topological skeleton)构建的过程。
imutils提供的方法是skeletonize(),
第二个参数是结构参数的尺寸(structuring element),相当于是一个粒度,越小需要处理的时间越长。可以设置为 (3,3),在下面实验中我使用了(7,7的)
注意,不是所有图片都能求出骨架,例如我上面使用的哆啦A梦就不可以
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号# 1 图像读取
image2 = cv.imread('earth.png')
# 2 灰度化
gray = cv.cvtColor(image2, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 3 骨架提取
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(7, 7))# 4 图像展示
plt.figure()
plt.subplot(121),plt.imshow(image2[:,:,::-1]),plt.title('原图')plt.subplot(122),plt.imshow(skeleton,cmap="gray"),plt.title('骨架提取结果') # 显示灰度图要声明 grayplt.show()
2.5 转RGB,使用Matplotlib显示
在OpenCV的Python绑定中,图像以BGR顺序表示为NumPy数组。使用该cv2.imshow
功能时效果很好。但是,如果打算使用Matplotlib,该plt.imshow
函数将假定图像按RGB顺序排列。调用cv2.cvtColor
解决此问题,也可以使用opencv2matplotlib
便捷功能。
img = cv.imread("lion.jpeg")
plt.figure()
plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(img))
2.6 OPenCV版本的检测
OpenCV 4发布之后,随着主要版本的更新,向后兼容性问题尤为突出。在使用OPenCV时,应检查当前正在使用哪个版本的OpenCV,然后使用适当的函数或方法。在imutils中的is_cv2()、is_cv3()和is_cv4()
是可用于自动确定当前环境的OpenCV的版本简单的功能。
print("OPenCV版本: {}".format(cv2.__version__))
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