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OpenCV的基本操作

深度學習自然語言處理 ? 來源:深度學習自然語言處理 ? 作者:云時之間 ? 2020-11-02 15:04 ? 次閱讀
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今天這一篇文章主要記錄一下OpenCV中一些基本的操作,包括讀取圖片,視頻以及反轉(zhuǎn)圖像的幾種操作:

一:圖片的載入

圖片載入很常用,很實用。。。

二:讀取視頻

讀取視頻分為從攝像頭中讀入和從硬盤中讀入,如果是攝像頭就在videocapture函數(shù)中填寫數(shù)值,0是默認的第一個攝像頭,1.是第二個,以此類推,如果沒有外置攝像頭,就直接“”填寫路徑就行。

三:打印圖片的類型

圖片的信息主要包括圖片的類型,圖片的尺寸,圖片的長寬高以及通道數(shù),如果是彩色圖片通道數(shù)就是3,如果是黑白的圖片通道數(shù)為1。

我這里定義了一個函數(shù)來輸出圖片的信息:

這里可以看到:

圖片的大小是589*646的彩色3通道圖片,編碼方式是uint8.

四:圖像的對比度轉(zhuǎn)換

我們知道圖像的像素數(shù)是從0-255,如果實現(xiàn)圖像的反轉(zhuǎn)只需要遍歷每個像素然后每個像素減去255即可,這里用一個笨方法實現(xiàn)以下:

得出的結(jié)果是這樣:

似乎轉(zhuǎn)換了以后的圖片還挺好看的。

當然,這樣的方法太過于復雜,并且執(zhí)行時間,效率都很低:

用時長達4555毫秒。。。

這時候我們使用OpenCV自帶的bitwise_not函數(shù):

因為底層是使用的C++語言進行封裝,所以執(zhí)行快得多,來對比下:

同樣的一張圖只需要17ms,舒服多了。

五:時間消耗的計算

上圖中的測試時間的計算用到了兩個函數(shù):

GetTickcount函數(shù):它返回從操作系統(tǒng)啟動到當前所經(jīng)歷的計時周期數(shù)

GetTickFrequency函數(shù):返回每秒的計時周期數(shù)

使用的方法:

t1 = cv.getTickCount()

#你需要的測試的函數(shù)或代碼

t2 = cv.getTickCount()

time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()
print("time:%s ms"%(time*1000))

最后,附上完整代碼,方便大家復現(xiàn),下一篇文章就要開始學習圖像色彩空間的轉(zhuǎn)換,還需努力。如果有任何問題歡迎在底下評論,我們一起交流,一起加油!

import cv2 as cvimport numpy as np def access_pixel(image):#屬性的讀取 print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("width: %s, height: %s, channels: %s"%(width,height,channels)) #遍歷每一個像素點,太慢了,更新 for row in range(height): for col in range(width): for c in range(channels): pv = image[row,col,c] image[row,col,c] = 255-pv cv.imshow("numpy_test",image) def inverse(img): dis = cv.bitwise_not(img) cv.imshow("inverse",dis) def create_image(): ''' img = np.zeros([400,400,4],np.uint8) img[ :, :,0] = np.ones([400,400])*255 #對通道進行賦值,0是藍通道,1是綠通道,2是紅色通道,多通道 cv.imshow("new_image",img) ''' #初始化灰度圖像 img2 = np.zeros([400,400,1],np.uint8) img2[:,:,0] = np.ones([400,400])*127 #img2 = img2*127 cv.imshow("new_image_2",img2) #維度變換 m1 = np.ones([3,3],np.uint8) m1.fill(12222.388) print(m1) m2 = m1.reshape([1,9]) print(m2) print("---------HELLO-----PYTHON--------------------")src = cv.imread("D:/1.png")cv.namedWindow("input image",cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image",src)t1 = cv.getTickCount()#access_pixel(src)#create_image()inverse(src)t2 = cv.getTickCount()#測試時間消耗time = (t2-t1)/cv.getTickFrequency()print("time:%s ms"%(time*1000))cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

責任編輯:xj

原文標題:【CV學習筆記】OpenCV基本操作

文章出處:【微信公眾號:深度學習自然語言處理】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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