本文实例为大家分享了OpenCV图像处理基本操作的具体代码,供大家参考,具体内容如下
图像的读取
cv2.IMREAD_COLOR 彩色图像
cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰色图像
import cv2#opencv 的读取格式是BGR import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #图像的显示,也可以创建多个窗口 img=cv2.imread('tu.jpg') cv2.imshow('name',img) #等待时间毫秒级,0表示任意键终止 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #颜色通道提取 b,g,r=cv2.split(img) print(b) print(b.shape) #颜色通道融合 img=cv2.merge((b,g,r)) print(img.shape) #可以将其余两通道全部置零,保留一个颜色通道 cur_img=img.copy() cur_img[:,:,0]=0#BRG cur_img[:,:,1]=0 cv2.imshow('cur_img',cur_img)
边界填充
BORDER_REPLICATE:复制法,也就是复制最边缘像素
BORDER_REFLECT:反射法,对感兴趣的图片中的像素的两边进行复制:cba|abc|cba
BORDER_REFLECT_101:反射法,对称,cb|abcd|cda
BORDER_WRAP:外包装法abc|abc|abc
BORDER_CONSTANT:常量法常数填充
top_size,bottom_size,left_size,right_size=(50,50,50,50) replicate=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE) reflect=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REFLECT) reflect101=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REFLECT_101) wrap=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_WRAP) constant=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_CONSTANT,value=0) #将图片画出对比 plt.subplot(231),plt.imshow(img,'gray'),plt.title('GRIGNAAL') plt.subplot(232),plt.imshow(replicate,'gray'),plt.title('replicate') plt.subplot(233),plt.imshow(reflect,'gray'),plt.title('reflect') plt.subplot(234),plt.imshow(wrap,'gray'),plt.title('wrap') plt.subplot(235),plt.imshow(constant,'gray'),plt.title('constant') plt.show()
视频的读取
#视频的读取 cv2.VideoCapture 可以捕获摄像头,用数字来捕获不同设备,列如0,1 如果是视频文件直接指定好路径即可 vc=cv2.VideoCapture('IMG_1972.mp4') #检测是否打开正确 if vc.isOpened(): open,frame=vc.read() else: open=False while open:#一帧一帧的处理为灰色 ret,frame=vc.read() if frame is None: break if ret==True: gray=cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #一帧一帧的处理为灰色 cv2.imshow('result',gray) if cv2.waitKey(100) & 0xFF==27: break vc.release() cv2.destroyAllWindows()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持自学编程网。
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