Opencv实用代码实现与图像处理教程

资源摘要信息:"Opencv实现程序-部分3" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了一系列的图像处理和视频分析的算法。本部分3详细介绍了通过编程实现的多种经典图像处理功能，通过这些示例代码，可以加深对OpenCV库的理解和应用。 1. 图片的读取和写入功能实现代码 - OpenCV提供了cv2.imread()函数用于读取图像文件，并将其存储为一个NumPy数组，而cv2.imwrite()函数则可以将NumPy数组保存为图像文件。 - 支持的图像格式包括JPEG、PNG、TIFF、BMP等。 2. 对像素值的赋值实现代码 - 可以通过直接操作NumPy数组来实现对图像特定像素点的颜色值修改。 - 例如，可以指定像素位置，并赋以新的RGB值来改变颜色。 3. Img.itemset的功能实现代码 - 使用Img.itemset()函数可以一次性设置图像矩阵中一个位置的像素值。 - 这在批量处理像素时效率更高。 4. 对图像通道的操作功能实现代码 - OpenCV允许对图像的各个通道进行分离和重组操作。 - 通过cv2.split()函数可以将多通道图像分解成单通道图像，使用cv2.merge()函数可以将多个单通道图像合并成一个多通道图像。 5. 对图像ROI区域进行操作功能实现代码 - ROI（Region of Interest）指的是图像中感兴趣区域。 - OpenCV中可以使用cv2.rectangle()、cv2.circle()等函数绘制ROI，还可以通过切片操作获取或修改ROI区域的内容。 6. Img.imread属性返回操作功能实现代码 - Img.imread属性是一个用于读取图像的属性，但实际上是调用了cv2.imread()函数。 - 通过Img.imread属性可以方便地在类或函数中使用。 7. 视频图像的读取操作功能实现代码 - OpenCV的cv2.VideoCapture类可以用来捕获视频文件或摄像头的视频流。 - 使用read()函数可以逐帧读取视频，或者使用循环结构连续读取。 8. 视频图像的读取和写入功能实现代码 - OpenCV可以将捕获的视频帧写入到视频文件中，使用cv2.VideoWriter()类。 - 可以指定编码格式，如常用的avi或mp4格式。 9. 对鼠标和键盘的检测和画图功能实现代码 - OpenCV提供了一个易于使用的鼠标回调功能，允许在图像上绘制图形和添加注释。 - 键盘事件也可以通过cv2.waitKey()函数监听，并根据按键执行不同的操作。 10. 对摄像头(电脑摄像头/USB摄像头)的操作功能实现代码 - 电脑内置摄像头或USB摄像头都可以使用OpenCV来操作。 - 可以通过调整VideoCapture的参数来控制摄像头的分辨率和帧率。 11. 对摄像头采集视频进行图片捕获以及反转处理保存功能实现代码 - 捕获视频帧后，可以使用cv2.flip()函数对图像进行水平、垂直或水平垂直翻转。 - 保存处理后的图像可以使用cv2.imwrite()函数。 12. 对读取的图片进行滤波变换处理功能实现代码 - 滤波变换是图像处理中用于去除噪声、模糊或锐化图像的技术。 - OpenCV提供了多种滤波器函数，如cv2.GaussianBlur()、cv2.blur()等。 13. 对读取图片进行中值滤波、Laplacian变换、分解各通道并进行融合功能实现代码 - 中值滤波是一种非线性的滤波技术，用于去除图像噪声，特别是椒盐噪声。 - Laplacian变换是一种用于检测图像边缘的技术。 - 图像通道的分解和融合通常用于图像的多通道操作，例如在图像增强时单独处理每个颜色通道。 14. 对摄像头捕获实时图像进行灰度变换以及Laplacian变换实时显示功能实现代码 - 实时图像处理允许在捕获每帧图像的同时进行处理，并立即显示结果。 - 灰度变换将彩色图像转换为灰度图像，而Laplacian变换则用于增强边缘信息。 15. 实现一个类对设定卷积核进行图像滤波处理功能实现代码 - 卷积核或滤波器是图像处理中用于图像卷积操作的矩阵。 - 可以自定义卷积核以实现特殊的图像滤波效果，例如模糊、锐化、边缘检测等。 - 类的设计可以使滤波器的使用更加模块化和重用性更高。