1. 常用库函数 import cv2 from PIL import Image, ImageOps import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpatches from skimage import data,segmentation,measure,morphology,color 2. 图片打开 img = cv2.imread('tmp.png') # np.ndarray 格式 img = plt.imread('tmp.png') # np.ndarray 格式 img = Image.open('tmp.png') # Image 格式 3. 图片保存 cv2.imwrite('tmp.png', img) plt.savefig('tmp.png') img.save('tmp.png') # Image 格式 4. 图片显示 cv2.imshow('title',img) cv2.waitKey(0) plt.imshow(img, 'gray') # 灰度图 plt.show() img.show() # Image 格式 5. 色彩空间 OpenCV # 灰度图 Grayimg = cv2.cvtColor(imgYcc, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # RGB -> YCRCB imgYcc = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCR_CB) # RGB -> HSV imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) #HSV(Hue , Saturation , Value)在Opencv中, H色度取值范围是[0,179] S饱和度的取值范围是[0,255] V明度的取值范围是[0,255], #拿opencv的HSV值与其他软件的HSV值进行对比时,要归一化; HSV要比BGR更好地表示某种特定颜色 skimage skimage.color.rgb2grey(rgb) skimage.color.rgb2hsv(rgb) skimage.color.rgb2lab(rgb) skimage.color.gray2rgb(image) skimage.color.hsv2rgb(hsv) skimage.color.lab2rgb(lab) skimage.color.convert_colorspace(arr, fromspace, tospace) 6. 形态学操作 # 卷积核 kernel = np.ones((5,5),np.uint8) # 腐蚀 erosion = cv2.erode(img,kernel,1) # 膨胀 dilate= cv2.dilate(img,kernel,1) #开运算 opened = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel) #闭运算 closed = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel) #形态学梯度, 提取了物体的轮廓 gradiet = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel) #礼帽,原始图像与其进行开运算后的图像进行一个差 tophat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel #黑帽,原始图像与其进行闭运算后的图像进行一个差 blackhat= cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel)
CV Python - 1
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