OpenCV-Python:图像的几何变换(平移、旋转、仿射变换等)

缩放变换

缩放就是改变图像的大小,使用cv2.resize()函数。图像的大小可以手动指定,也可以使用缩放比例。cv2.resize()支持多种插值算法,默认使用的是cv2.INTER_LINEAR(不管放大和缩小)。缩小最适合使用:cv2.INTER_AREA,放大最适合使用:cv2.INTER_CUBIC (慢) 或 cv2.INTER_LINEAR。

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OpenCV-Python:颜色空间转换(简单根据颜色追踪对象)

颜色空间转换指从一种图片表示格式转为另一种,如:BGR \leftrightarrow Gray,BGR \leftrightarrow HSV等。

颜色空间转换

在OpenCV中提供了150多种格式转换,在这里介绍两种使用最广的:BGR \leftrightarrow Gray 和 BGR \leftrightarrow HSV。颜色格式转换使用cv2.cvtColor(input_image, flag),flag决定转换类型。 BGR \rightarrow Gray,falg为cv2.COLOR_BGR2GRAY;BGR \rightarrow HSV,flag为cv2.COLOR_BGR2HSV;使用如下代码查看更多flag:

注:HSV的三个分量:色调(H)范围0->179,饱和度(S)范围0->255,明度(V)范围0->255。不同的软件使用不同的比例。

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OpenCV-Python:图像的算数操作

介绍在OpenCV中图像的算数操作:加、减、按位操作等。

图像加法

可以用cv2.add()函数对两个图像进行相加操作,也可以用NumPy:res = img1 + img2。相加的两个图片必须是同一类型,或有一个图片有一个channel。

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OpenCV-Python:图像的读取、显示和保存

读取图片

使用函数cv2.imread()读取图片。第一个参数是文件路径;第二个参数指定以什么方式读取:

  • cv2.IMREAD_COLOR:加载彩色图片,这个是默认参数。
  • cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式加载图片。
  • cv2.IMREAD_UNCHANGED:包括alpha。

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使用OpenCV和Python,找出一张图片的主导颜色

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我们来看一看上图中占主导地位的颜色(颜色所占比重最多的)。我们可以看到白色和黑色为主流颜色。人可以很好的辨别出一张图片的主要颜色,那计算机呢?下面我们用OpenCV和Python来做这件事。

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