【opencv】图像处理（二）

前文指引

一、使用到的图片

一、梯度计算

原始图片

img = cv2.imread('circle.jpg')plt.imshow(img)
plt.show()

sobel算子

使用两个核 Gx = [[-1,0,1], [-2,0,2], [-1,0,1]] Gy = [[-1,-2,-1], [0,0,0], [1,2,1]]

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

ddepth 深度 -1
dx，dy 水平和竖直的方向
ksize 核大小

x方向上计算梯度

# CV_64F带负数
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F,1,0,ksize = 3)
# 取绝对值,否则左边是白-黑大于0， 右边是黑-白小于0
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)plt.imshow(sobelx)
plt.show()

opencv梯度计算x方向.png

y方向上计算梯度

sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F,0,1,ksize = 3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)plt.imshow(sobely)
plt.show()

opencv梯度计算y方向.png

猫图像计算梯度获得边缘

cat = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(cv2.Sobel(cat, cv2.CV_64F,1,0,ksize = 3))
sobely = cv2.convertScaleAbs(cv2.Sobel(cat, cv2.CV_64F,0, 1,ksize = 3))
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5, 0)plt.figure(figsize=(20,15))
plt.subplot(121)
plt.imshow(cat, cmap='gray')
plt.subplot(122)
plt.imshow(sobelxy, cmap='gray')
plt.show()

opencv梯度计算.png

二、边缘检测

Canny边缘检测

使用高斯滤波器，平滑图像，消除噪点
计算图像每个像素点的梯度强度和方向
应用非极大值抑制，消除边缘检测带来的杂散效应

线性插值法，计算M(Q)点为w * M(g1) + (1 - w) * M(g2)
简化计算，把像素点的梯度方向离散为8个方向

应用双阈值检测来确定真是的和潜在的边缘

大于上边界，处理为边界
在上下边界之间，如果连有边界，则保留
小于下边界，舍弃

通过抑制鼓励的弱边缘完成边缘检测

img = cv2.imread('car.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# minval 和 maxval
v1 = cv2.Canny(img, 30, 100)
v2 = cv2.Canny(img, 50, 150)plt.figure(figsize=(20,25))plt.subplot(121)
plt.imshow(v1, cmap='gray')plt.subplot(122)
plt.imshow(v2, cmap='gray')plt.show()

opencv边缘检测.png

三、图像金字塔

高斯金字塔

向下采样，缩小

将Gi与高斯内核卷积

去除偶数行和列
向上采样，放大

图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行列0填充

使用高斯内核与放大后的图像卷积，获得近似值

img = cv2.imread('jerry.jpg')
up = cv2.pyrUp(img)
down = cv2.pyrDown(img)plt.figure(figsize=(20,15))plt.subplot(131)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(132)
plt.imshow(cv2.cvtColor(up, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.subplot(133)
plt.imshow(cv2.cvtColor(down, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.show()

虽然看着图片大小一样，看坐标轴上可以看出来实际大小是不一样的，清晰的也略有差异

opencv高斯金字塔.png

拉普拉斯金字塔

每一层都是Li+1 = Gi - pyrUp(pyrDown(Gi))

down_up = cv2.resize(cv2.pyrUp(cv2.pyrDown(img)),(500, 635))
res = img - down_upplt.imshow(cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

opencv拉普拉斯金字塔.png

四、轮廓检测

轮廓检测函数

cv2.findContours(img,mode,method)

mode:轮廓检索模式

RETR_EXTERNAL：只检索最外面的轮廓
RETR_LIST：检索所有轮廓，保存到一条链表
RETR_CCOMP：检索所有轮廓，组织为两层，定策是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界
RETR_TREE：检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次

method：轮廓逼近方法

CHAINAPPROXNONE：以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其它方法输出多边形
CHAINAPPROXSIMPLE：压缩水平的、垂直的和斜的部分，只保留终点

转换图片为二值图像

# 二值图像准确率更高
img = cv2.imread('contours.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 转为二值图像
ret,thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)plt.imshow(thresh,'gray')
plt.show()

opencv轮廓检测二值图像.png

绘制轮廓

# 二值图像，轮廓信息，层级
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 使用原图会导致原图改变
img_copy = img.copy()
# 绘制全部轮廓，BGR，线宽
res = cv2.drawContours(img_copy, contours, -1, (0,0,255),2)plt.imshow(cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

opencv绘制轮廓.png

轮廓特征

# 拿出星形的外圈轮廓
cnt = contours[0]print('星形外圈包围的面积为',cv2.contourArea(cnt))
print('星形外圈周长为',cv2.arcLength(cnt,True))

轮廓近似

原轮廓

img = cv2.imread('irregular.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, 127,255,cv2.THRESH_BINARY)binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
img_copy = img.copy()
res = cv2.drawContours(img_copy, [cnt], 0, (0,0,255),2)plt.imshow(cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

opencv不规则轮廓.png

有时我们不需要这么精准的轮廓

# 0.1倍的周长作为阈值
epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)img_copy = img.copy()
res = cv2.drawContours(img_copy, [approx], -1, (0,0,255),2)plt.imshow(cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

opencv近似轮廓.png

轮廓外接图形

外接矩形

img = cv2.imread('contours.jpg')
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,thresh = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
# 得到四条边
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
img_copy = img.copy()
res = cv2.rectangle(img_copy, (x, y), (x + w, y + h), (0,255,0), 2)plt.imshow(cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

opencv外接矩形.png

外接圆

(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
res = cv2.circle(img, center, radius, (0,255,0),2)plt.imshow(cv2.cvtColor(res, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

opencv外接圆.png

五、模板匹配

就是从大图像中找出匹配的目标图像

img = cv2.imread('car.jpg')
template = cv2.imread('wheel.jpg')
h,w = template.shape[:2]
# 常用方法
methods={'cv2.TM_CCOEFF','cv2.TM_CCOEFF_NORMED','cv2.TM_CCORR','cv2.TM_CCORR_NORMED','cv2.TM_SQDIFF','cv2.TM_SQDIFF_NORMED'}for m in methods:img2 = img.copy()# 获得匹配方法的真值method = eval(m)# 进行匹配res = cv2.matchTemplate(img,template, method)# 获得匹配的最高最低得分值及其位置min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)# 如果是平方差匹配或者归一化平方差匹配，取最小值if method in [cv2.TM_SQDIFF, cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:top_left = min_locelse: top_left = max_locbottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h)# 绘制矩形cv2.rectangle(img2, top_left, bottom_right, 255, 2)plt.subplot(121)plt.imshow(res, 'gray')plt.xticks([])plt.yticks([])plt.subplot(122)plt.imshow(img2, 'gray')plt.xticks([])plt.yticks([])plt.suptitle(m)plt.show()

图片太长了，这里只展示一部分，从结果中可以看出，带归一化的方法比不带归一化的方法要更加精准

opencv模板匹配.png

六、图像直方图

直方图直观的表示图片中某个（或某组）像素值的像素点个数

直方图函数

cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)

images:输入图像
channels:012对应BGR
mask:掩模图像，统计整幅图像就设为None。
histSize:BIN的数量（一个柱表示的像素范围）
ranges:像素值范围

img = cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])plt.hist(img.ravel(),256)
plt.show()

opencv直方图.png

三通道直方图

img = cv2.imread('cat.jpg')
color = ('b','g','r')
for i, col in enumerate(color):histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256])plt.plot(histr, color=col)plt.xlim([0,256])
plt.show()

opencv三通道直方图.png

直方图均衡化

img = cv2.imread('cat.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
equ = cv2.equalizeHist(img)
plt.hist(equ.ravel(), 256)
plt.show()plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(122)
plt.imshow(equ, 'gray')
plt.show()

opencv直方图均衡化.png

opencv均衡化对比.png

自适应均衡化

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
res_clahe = clahe.apply(img)plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')plt.subplot(122)
plt.imshow(res_clahe, 'gray')plt.show()

opencv自适应均衡化.png

七、傅里叶变换

img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)# 转为灰度图表示形式
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0], dft_shift[:,:,1]))plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('input')plt.subplot(122)
plt.imshow(magnitude_spectrum, 'gray')
plt.title('output')plt.show()

opencv傅里叶变换特征图.png

拿到特征图后可以使用低通滤波使图像边缘模糊，或者使用高通滤波加强图像边缘

img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)rows,cols = img.shape
# 中心
crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2)# 低通滤波
mask = np.zeros((rows,cols,2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
fshift = dft_shift * mask# idft
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1])plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('input')plt.subplot(122)
plt.imshow(img_back, 'gray')
plt.title('output')plt.show()img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_float32 = np.float32(img)dft = cv2.dft(img_float32, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)rows,cols = img.shape
# 中心
crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2)# 高通滤波
mask = np.ones((rows,cols,2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
fshift = dft_shift * mask
# idft
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0], img_back[:,:,1])plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('input')plt.subplot(122)
plt.imshow(img_back, 'gray')
plt.title('output')plt.show()

opencv滤波.png