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时间: 2023-11-12 14:07:31 浏览: 65

基于python的cv2 模块常用方法及使用

"基于python的cv2模块常用方法及使用" 在计算机视觉领域中，OpenCV是一个非常流行的库，而python作为一种脚本语言，提供了非常方便的接口来调用OpenCV库。基于python的cv2模块提供了许多实用的方法来处理图像和视频，下面我们将对这些方法进行详细的介绍。 1. 读取视频文件：cv2.VideoCapture() 使用cv2.VideoCapture()方法可以读取视频文件，例如： `cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')` 这种方法可以读取本地视频文件，也可以读取网络摄像头的视频流。 2. 等待键盘输入：cv2.waitKey() cv2.waitKey()方法可以等待键盘输入，通常与cv2.imshow()方法搭配使用，以便在显示图像时等待键盘输入。 `cv2.imshow('Image', img)` `cv2.waitKey(0)` 3. 图像加文字：cv2.putText() 使用cv2.putText()方法可以在图像上添加文字，例如： `cv2.putText(img, 'Hello, World!', (10, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)` 这种方法可以在图像上的指定位置添加文字。 4. 图像加框：cv2.rectangle() 使用cv2.rectangle()方法可以在图像上添加矩形框，例如： `cv2.rectangle(img, (10, 10), (100, 100), (0, 255, 0), 2)` 这种方法可以在图像上的指定位置添加矩形框。 5. 提取图像轮廓：cv2.findContours() 使用cv2.findContours()方法可以提取图像中的轮廓，例如： `contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)` 这种方法可以提取图像中的外部轮廓。 6. 画出轮廓：cv2.drawContours() 使用cv2.drawContours()方法可以画出图像中的轮廓，例如： `cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)` 这种方法可以将图像中的轮廓画出来。 7. 判断像素点是否在某一轮廓内：cv2.pointPolygonTest() 使用cv2.pointPolygonTest()方法可以判断某个像素点是否在某一轮廓内，例如： `dist = cv2.pointPolygonTest(contour, (100, 100), True)` 这种方法可以判断某个像素点是否在某一轮廓内。 8. 求轮廓面积：cv2.contourArea() 使用cv2.contourArea()方法可以求某一轮廓的面积，例如： `area = cv2.contourArea(contour)` 这种方法可以求某一轮廓的面积。 9. 求包含轮廓的最小方框：cv2.minAreaRect() 使用cv2.minAreaRect()方法可以求包含轮廓的最小方框，例如： `rect = cv2.minAreaRect(contour)` 这种方法可以求包含轮廓的最小方框。 10. 求包含轮廓的正方框：cv2.boundingRect() 使用cv2.boundingRect()方法可以求包含轮廓的正方框，例如： `x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)` 这种方法可以求包含轮廓的正方框。 11. 图像颜色转换：cv2.cvtColor() 使用cv2.cvtColor()方法可以将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间，例如： `gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)` 这种方法可以将图像从BGR颜色空间转换到灰度颜色空间。 12. 高斯平滑滤波：cv2.GaussianBlur() 使用cv2.GaussianBlur()方法可以对图像进行高斯平滑滤波，例如： `blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)` 这种方法可以对图像进行高斯平滑滤波。 13. 中值滤波：cv2.medianBlur() 使用cv2.medianBlur()方法可以对图像进行中值滤波，例如： `blur = cv2.medianBlur(img, 5)` 这种方法可以对图像进行中值滤波。 14. 图像二值化：cv2.threshold() 使用cv2.threshold()方法可以对图像进行二值化，例如： `ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)` 这种方法可以对图像进行二值化。 15. 扩充图像：cv2.copyMakeBorder() 使用cv2.copyMakeBorder()方法可以对图像进行扩充，例如： `border = cv2.copyMakeBorder(img, 10, 10, 10, 10, cv2.BORDER_REPLICATE)` 这种方法可以对图像进行扩充。 16. 旋转图像：cv2.getRotationMatrix2D() 使用cv2.getRotationMatrix2D()方法可以旋转图像，例如： `rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((cols, rows), 45, 1)` 这种方法可以旋转图像。 17. 读取图像：cv2.imread() 使用cv2.imread()方法可以读取图像文件，例如： `img = cv2.imread('image.jpg')` 这种方法可以读取本地图像文件。 18. 显示图像：cv2.imshow() 使用cv2.imshow()方法可以显示图像，例如： `cv2.imshow('Image', img)` 这种方法可以显示图像。 19. 保存图像：cv2.imwrite() 使用cv2.imwrite()方法可以保存图像，例如： `cv2.imwrite('output.jpg', img)` 这种方法可以保存图像。基于python的cv2模块提供了许多实用的方法来处理图像和视频，这些方法可以满足各种图像处理需求。

Python中的cv2是一个非常重要的计算机视觉库，它可以用于处理图像和视频、图像分析、图像特征检测等等。cv2是Python的OpenCV模块的一个接口，使得图像处理任务变得更加容易和简单。在安装cv2之前，需要先安装Python环境。安装cv2可以通过运行命令来完成，安装成功后可以通过导入cv2模块并打印版本号来确认是否安装成功。

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