Python OpenCV 牛刀小试(练习)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python OpenCV 牛刀小试(练习)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

BGR与RGB

        OpenCV在读取图像时,默认的颜色空间是BGR(蓝绿红),而在大多数其他的图像处理库和图像格式中,使用的颜色空间是RGB(红绿蓝)。因此,当你需要使用OpenCV处理图像,然后将处理结果传递给其他库(如matplotlib、PIL等)进行进一步处理或显示时,你需要将颜色空间从BGR转换为RGB。

        例如,如果你想使用matplotlib来显示一个由OpenCV处理过的图像,你需要先将颜色空间从BGR转换为RGB,否则图像的颜色会显示错误。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

# 使用OpenCV读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 使用OpenCV处理图像(例如,进行边缘检测、特征提取等)

# 将颜色空间从BGR转换为RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 使用matplotlib显示图像
plt.imshow(image)
plt.show()

        在这个例子中,如果不进行颜色空间的转换,那么matplotlib显示的图像颜色会与原图不同,因为matplotlib默认的颜色空间是RGB,而OpenCV的是BGR。

Canny边缘检测

        边缘检测有很多种方法,包括Sobel、Scharr、Laplacian、Prewitt和Canny等

        Canny边缘检测的特点:

  1. 效果好:Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测方法,它能够很好地检测出图像的边缘,而且边缘连续,几乎没有断裂。

  2. 噪声抑制:Canny边缘检测在进行边缘检测之前,会先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,以消除图像中的噪声。这使得Canny边缘检测对噪声的抵抗能力比其他边缘检测方法更强。

  3. 双阈值检测:Canny边缘检测使用了双阈值检测来确定边缘,这可以有效地消除了因噪声或其他因素造成的虚假边缘。

  4. 易于使用:Canny边缘检测在OpenCV中的实现非常简单,只需要一行代码就可以完成。

        这种方法因为其效果好、抗噪声能力强、易于使用等优点,所以被广泛应用于图像处理中的边缘检测任务。

基础用法

  1. gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

            这行代码将图像从颜色空间转换为灰度空间。在灰度空间中,图像的每个像素只有一个强度值,而不是颜色空间中的三个。这样可以简化后续的边缘检测操作,因为我们只需要处理一个通道的数据。

  2. edges = cv2.Canny(gray, threshold1=30, threshold2=100)

            这行代码使用Canny边缘检测算法找出图像中的边缘。Canny算法是一种非常流行的边缘检测算法,它使用两个阈值(在这里是30和100)来检测强度变化较大的区域,这些区域通常对应于物体的边缘。

  3. contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

            这行代码使用findContours函数找出图像中的轮廓。轮廓可以被视为连接所有连续边缘的曲线。在这里,cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE表示对轮廓点进行压缩,例如,对于一条直线轮廓,只需要存储该直线的起始点和结束点。

            findContours函数返回两个值:第一个是一个列表,其中每个元素都是一个轮廓(轮廓本身也是一个列表,包含轮廓上的点);第二个是轮廓的层次信息,但在这里我们不需要它,所以用_忽略了。

        总的来说,这三行代码的目的是将图像转换为灰度,然后使用Canny算法找出边缘,最后找出边缘形成的轮廓。

Canny的阈值如何调节

        在Canny边缘检测算法中,30和100是两个阈值,它们用于确定边缘。这两个阈值定义了边缘检测的强度:

  • threshold1:最小值阈值。低于此阈值的边缘会被忽略。
  • threshold2:最大值阈值。高于此阈值的边缘会被认为是真正的边缘。

        这两个阈值之间的边缘则根据其连通性来决定。如果这些边缘与某个“确定边缘”(即强度超过threshold2的边缘)相连,则它们被认为是边缘的一部分,否则它们会被丢弃。

        改变这两个值会影响边缘检测的结果:

  • 如果你降低threshold1或提高threshold2,将会检测到更少的边缘,因为只有强度更高的边缘才会被检测到。
  • 如果你提高threshold1或降低threshold2,将会检测到更多的边缘,因为强度较低的边缘也会被检测到。

        选择合适的阈值是很重要的,因为它会直接影响到边缘检测的效果。通常,threshold2的值应该是threshold1的值的2到3倍。

在所有轮廓中找出最大轮廓

contour = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

        contours是一个列表,其中每个元素都是一个轮廓。轮廓本身是一个由点组成的列表,这些点定义了轮廓的形状。

        sorted函数用于对列表进行排序。在这里,它对contours列表进行排序。

        key=cv2.contourArea参数指定了排序的依据。cv2.contourArea是一个函数,它计算一个轮廓的面积。所以,这里的排序依据是轮廓的面积。

        reverse=True参数指定了排序的方向。如果reverse=True,那么列表会按照降序排序,也就是说,面积最大的轮廓会排在最前面。

        [0]是一个索引操作,它取出排序后的列表中的第一个元素。因为我们按照面积进行了降序排序,所以第一个元素就是面积最大的轮廓。

        所以,这行代码的意思是:按照面积对所有检测到的轮廓进行降序排序,然后取出面积最大的一个。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-831320.html

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