Python+OpenCV实现基本的图像处理操作

Python+OpenCV实现基本的图像处理操作攻略

简介

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux，Windows，Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，非常适合对图像和视频进行处理。Python+OpenCV结合使用，可以实现许多基本的图像处理操作。

在这篇攻略中，我们将讲解Python+OpenCV实现基本的图像处理操作的步骤和技巧，以及提供两个示例来说明这些操作的实际应用。

步骤

步骤一：安装OpenCV库

在命令行输入以下命令，来安装OpenCV库：

pip install opencv-python

步骤二：载入图像

在Python中，使用OpenCV读取图像非常容易，只需输入以下代码：

import cv2

img = cv2.imread('filename.jpg')

上面的代码将载入名为“filename.jpg”的图像，并将其保存在名为“img”的变量中。

步骤三：对图像进行处理

对图像进行处理的第一步是把图像转为灰度图像。要把图像转化为灰度图像，可以使用以下代码：

gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

可以看出，这里使用了OpenCV中的cvtColor函数来把彩色图像转化为灰度图像。

下面是两个示例来说明基本的图像处理操作：

示例一：捕获摄像头并显示灰度图像

下面的代码片段示范了如何打开本机摄像头、捕获视频、将视频转化为灰度图像并显示在窗口中：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, img = cap.read()
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    cv2.imshow('frame',gray)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用VideoCapture()函数打开了本机的摄像头，并使用cvtColor()把摄像头捕获的图像转化为灰度图像。最后，使用imshow()函数显示灰度图像，使用waitKey()函数从键盘获取用户输入来操作程序。

示例二：将图像中的噪点去除并保存

下面的代码演示如何使用OpenCV去除图像中的噪点，并将处理后的图像保存在磁盘上：

import cv2

img = cv2.imread('noisy_image.jpg')

median = cv2.medianBlur(img,5)

cv2.imwrite('processed_image.jpg',median)

在这个示例中，我们使用imread()函数读取名为“noisy_image.jpg”的图像，然后使用medianBlur()函数去除图像中的噪点。最后，我们使用imwrite()函数将处理后的图像保存在磁盘上，以备进一步使用。

结语

通过以上示例，我们演示了如何使用Python和OpenCV实现几个基本的图像处理操作，包括灰度转化、去除噪点等等。希望这篇攻略对你有所帮助，能够帮助你在日常开发中更好地处理图像。