Python-OpenCV学习笔记(六)

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Python-OpenCV学习笔记(六)

night李 2018-02-19 16:58:36 浏览1737
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颜色色域:

  • 灰度色域,除去彩色信息将其转换成灰阶,灰度色域对中间处理有效,如人脸检测
  • BGR :每个像素点都是有一个三元数组来表示
    -HSV,H(Hue)色调,S(saturation)饱和度,V(Value)亮度

傅里叶变换:
傅里叶变换可以区分图像哪里变换强,哪里变换不强,标记噪声区域,感兴趣区域,前景和背景等。
在Python的Numpy中有快速傅里叶变换(FFT)包,其中包含了fft2()函数。
图像的幅度谱是另一种图像,幅度谱呈现了原始图像在变化方面的一种表示:把一幅图像中明亮的像素放到图像中间,然后逐渐变暗,在边缘上的罪案,可以发现亮暗像素的分布及百分比。
高通滤波器:
例子:

import cv2
import numpy as np
from scipy import ndimage

kernel_3x3 = np.array([[-1, -1, -1],
                   [-1,  8, -1],
                   [-1, -1, -1]])

kernel_5x5 = np.array([[-1, -1, -1, -1, -1],
                       [-1,  1,  2,  1, -1],
                       [-1,  2,  4,  2, -1],
                       [-1,  1,  2,  1, -1],
                       [-1, -1, -1, -1, -1]])

img = cv2.imread("time.jpg", 0)

k3 = ndimage.convolve(img, kernel_3x3)
k5 = ndimage.convolve(img, kernel_5x5)

blurred = cv2.GaussianBlur(img, (17,17), 0)
g_hpf = img - blurred

cv2.imshow("3x3", k3)
cv2.imshow("5x5", k5)
cv2.imshow("g_hpf", g_hpf)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

导入模块后,定义一个3x3和5x5的核,然后读入以灰度的形式读入图像,因为NumPy的卷积只能是一维的用SCiPy的convolve()函数来解决。
边缘检测:
Opencv提供了许多边缘滤波函数,包括Laplacian(),Sobel()以及Scharr()。这些函数都会将非边缘区域转为黑色,将边缘区域转换为白色或其他颜色。但缺点是容易将噪声错误地识别为边缘。所以之前一般加一些滤波器。创建filters.py

import cv2
import numpy as np
import scipy.interpolate
def strokeEdges(src ,dst ,blurKsize=7,edgeKsize=5):
    if blurKsize>=3:
        blurredSrc=cv2.medianBlur(src,blurKsize)
        graySrc=cv2.cvtColor(blurredSrc,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        graySrc=cv2.cvtColor(src,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.Laplacian(graySrc,cv2.CV_8U,graySrc,ksize=edgeKsize)
    normalizedInverseAlpha=(1.0/255)*(255-graySrc)
    channels=cv2.split(src)
    for channel in channels:
        channel[:]=channel*normalizedInverseAlpha
    cv2.merge(channels,dst)

Canny边缘检测:
Canny边缘检测算法复杂,有五个步骤,即使用高斯滤波器对图像进行去噪,计算梯度,在边缘上使用非最大抑制(NMS),在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性(false positive),最后还会分析所有边缘及其之间的连接,,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("time.jpg",0)
cv2.imwrite("canny.jpg",cv2.Canny(img,200,300))
cv2.imshow("canny",cv2.imread("canny.jpg"))
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

轮廓检测:

import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((200, 200), dtype=np.uint8)
img[50:150, 50:150] = 255

ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
color = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
img = cv2.drawContours(color, contours, -1, (0,255,0), 2)
cv2.imshow("contours", color)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

代码先创造了一个200x200大小的黑色空白图像,接着在图像的中央放置一个白色方块,用到了np数组在切片上赋值的功能。
接下来对对图像进行二值化操作,然后调用findContours()函数。该函数有三个参数:输入图像,层次类型和轮廓逼近方法。这个函数会修改输入图像,因此建议使用原始图像的一份拷贝(通过img.copy()来作为输入图像)。由函数返回的层次树相当重要:cv2.RETR_TREE参数会得到图形中的轮廓的整体层次结构,以此来建立轮廓之间的“关系”。如果只想用到最外面的轮廓,可以用到cv2.RETR_EXTERNAL。这对消除包含在其他轮廓中的轮廓有用。
findContours()函数有三个返回值:修改后的图像,图像轮廓以及层次
timg

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