讲解cv2.cvtColor函数

cv2.cvtColor函数是OpenCV库中的一个函数，用于将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。它的语法如下：

cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]])

其中，参数说明如下：
- `src`：要转换的输入图像。
- `code`：指定转换的类型，可以是一个整数值或者一个字符串。常见的转换类型包括：
- `cv2.COLOR_BGR2GRAY`：将BGR彩色图像转换为灰度图像。
- `cv2.COLOR_BGR2RGB`：将BGR彩色图像转换为RGB彩色图像。
- `cv2.COLOR_BGR2HSV`：将BGR彩色图像转换为HSV颜色空间。
- 其他更多的转换类型可以参考OpenCV官方文档。
- `dst`：可选参数，输出图像，与输入图像具有相同的大小和深度。
- `dstCn`：可选参数，输出图像的通道数。

该函数会返回转换后的图像。

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对下面的代码进行讲解 from PIL import Image # import pytesseract import requests import uuid import time import cv2 def get_verify_code(uuid): url = f'https://dm.zjleiming.cn:9898/user/captcha?uuid={uuid}' response = requests.get(url) return response.content def main(): uuid = (str(time.time())) image = get_verify_code(uuid) with open('code.png', 'wb') as f: f.write(image) code = cv2.imread('code.png') blur = cv2.pyrMeanShiftFiltering(code, sp=8, sr=60) gray_code = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary_code = cv2.threshold(gray_code, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 2)) bin1 = cv2.morphologyEx(binary_code, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_OPEN, (2, 3)) bin2 = cv2.morphologyEx(bin1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.bitwise_not(bin2, bin2) erode = cv2.erode(bin2, None, iterations=1) dilate = cv2.dilate(erode, None, iterations=1) #cv2.imshow('dilate', dilate) # 逻辑运算 让背景为白色 字体为黑 便于识别 # cv2.imshow('bin1', bin1) # cv2.imshow('bin2', bin2) cv2.imshow('1', code) cv2.waitKey(0) img = Image.fromarray(bin2) codes = pytesseract.image_to_string(img) print(codes) if __name__ == '__main__': main()

这段代码的作用是识别验证码。主要流程如下：

1. 定义了一个get_verify_code(uuid)函数，它通过向指定的URL发送请求获取验证码图片的二进制数据。

2. 定义了一个main()函数，它首先调用get_verify_code(uuid)函数获取验证码图片的二进制数据，并将其写入到本地文件code.png中。

3. 读取本地文件code.png，使用OpenCV库对验证码图片进行预处理，包括滤波、二值化、形态学处理等，最后得到处理后的二值图像bin2。

4. 将处理后的二值图像bin2转换为PIL格式，使用pytesseract库对验证码进行识别，得到识别结果codes。

5. 输出识别结果codes。

具体来说，代码中使用了以下的OpenCV函数进行图像处理：

- cv2.imread：读取本地图片。
- cv2.pyrMeanShiftFiltering：对图片进行均值迁移滤波。
- cv2.cvtColor：将图片从BGR格式转换为灰度图。
- cv2.threshold：对灰度图进行二值化。
- cv2.getStructuringElement：生成结构元素。
- cv2.morphologyEx：对二值图像进行形态学处理。
- cv2.bitwise_not：对二值图像进行取反操作。
- cv2.erode：对二值图像进行腐蚀操作。
- cv2.dilate：对二值图像进行膨胀操作。

最后，使用pytesseract库中的image_to_string函数对处理后的图像进行识别，输出识别结果。

讲解这段代码：def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

这段代码是一个函数，名为`read_img_and_convert_to_binary`，它的功能是读取一张待处理的图片并将其转换为二值图像。下面是对代码的逐行解释：

1. `original_img = cv2.imread(filename)`：使用OpenCV库的`imread`函数读取指定路径的图片，并将其存储在`original_img`变量中。

2. `original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA)`：将原图的分辨率缩小`SCALSIZE`倍，通过调整图像大小减少计算复杂度，结果存储在`original_img`变量中。

3. `blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0)`：使用高斯模糊对`original_img`进行降噪处理，减少图像中的噪点，结果存储在`blur`变量中。

4. `img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY)`：将降噪后的彩色图像转换为灰度图像，便于后续处理，结果存储在`img_gray`变量中。

5. `kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)`：创建一个3x3的矩阵，用于后续图像形态学操作。

6. `opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel)`：对灰度图像进行形态学开运算（opening），通过腐蚀和膨胀操作使字符边界更加平滑，结果存储在`opening`变量中。

7. `kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8)`：创建另一个3x3的矩阵，用于后续膨胀操作。

8. `opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1)`：对开运算后的图像进行膨胀操作，进一步平滑字符边界，结果仍存储在`opening`变量中。

9. `blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0)`：再次使用高斯模糊对图像进行降噪处理，参数(13,13)表示高斯核的大小。

10. `ret, binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)`：使用Otsu阈值法将灰度图像转换为二值图像。该阈值法会自动选择一个合适的阈值，将图像分为黑白两部分，结果存储在`binary_img`变量中。

11. 最后，函数返回原始图像`original_img`和二值图像`binary_img`。

这段代码主要进行了图像预处理的步骤，包括降噪、灰度化、形态学操作和阈值处理，最终得到二值图像以供后续处理使用。