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首页基于Opencv-Python的数字图像处理
数字图像处理( Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。在数字图像处理过程中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像, 常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行
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摘 要
数字图像处理( Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将
图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。在数字图像处理过程中,
输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像, 常用的图像处理方法有图像增
强、复原、编码、压缩等。
Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释
型计算机程序设计语言,由荷兰人 Guido van Rossum 于 1989 年发明,第一个公开
发行版发行于 1991 年。Python 是纯粹的自由软件,源代码和解释器 CPython 遵循
GPL(GNU General Public License)协议。Python 语法简洁清晰,特色之一是强制
用空白符(whitespace)作为语句缩进。
Python 具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的
各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使
Python 快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求
的部分,用更合适的语言改写,比如 3D 游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,
就可以用 C/C++重写,而后封装为 Python 可以调用的扩展类库。需要注意的是在您
使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。7 月 20 日,
IEEE 发布 2017 年编程语言排行榜:Python 高居首位。
OpenCV 是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在
Linux、Windows、Android 和 MacOS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系
列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口,
实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 用 C++语言编写,它的主要接口也是 C++语言,但是依然保留了大量
的 C 语言接口。该库也有大量的 Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本 2.5)的
接口。这些语言的 API 接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于 C#,Ch,
Ruby 的支持。所有新的开发和算法都是用 C++接口。一个使用 CUDA 的 GPU 接口
也于 2010 年 9 月开始实现。
关键词:Pyhton;OpenCV;OpenCV-Python;数字图像处理


目 录
摘 要............................................................................................................................................I
1 绪 论........................................................................................................................................1
2 设计任务..................................................................................................................................2
2.1 课程设计的目的及意义.................................................................................................2
2.2 课程设计任务与要求.....................................................................................................2
3 数字图像处理简介..................................................................................................................4
3.1 计算机视觉简介.............................................................................................................4
3.2 数字图像处理研究的内容.............................................................................................4
3.3 数字图像处理与计算机视觉的区别.............................................................................5
4 OpenCV 简介...........................................................................................................................6
4.1 OpenCV 软件..................................................................................................................6
4.2 OpenCV 的几个模块概述..............................................................................................6
5 Python 简介..............................................................................................................................8
5.1 Python 的来历.................................................................................................................8
5.2 Python 的特征.................................................................................................................8
5.3 Python 的应用.................................................................................................................9
5.4 Python 的局限性...........................................................................................................10
5.5 Python 之禅...................................................................................................................10
5.6 OpenCV-Python 简介...................................................................................................12
6 OpenCV-Python 数字图像处理............................................................................................13
6.1 OpenCV-Python 基本操作...........................................................................................13
6.1.1 读入图像..............................................................................................................13
6.1.2 显示图像..............................................................................................................13
6.1.3 保存图像..............................................................................................................14
6.2 颜色空间转换...............................................................................................................14
6.3 图像几何变换...............................................................................................................14
6.3.1 任意角度旋转......................................................................................................14
6.3.2 扩展缩放..............................................................................................................15
6.4 图像平滑.......................................................................................................................15

6.5 高斯模糊(噪声).......................................................................................................16
6.6 中值模糊(噪声).......................................................................................................16
6.7 Canny 边缘检测...........................................................................................................17
6.8 直方图均衡化...............................................................................................................18
6.9 傅里叶变换(频谱分析)................................................................................................19
7 Python 程序代码....................................................................................................................20
7.1 Canny 边缘检测...........................................................................................................20
7.2 直方图均衡化...............................................................................................................21
8 结果分析................................................................................................................................22
参考文献...................................................................................................................................23

1 绪 论
图像信息是人类获得外界信息的主要来源,近代科学研究、军事技术、工农业生
产、医学、气象及天文学等领域中,人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物,
解决实际问题,由此可见图像信息的重要性,数字图像处理技术将会伴随着未来信息
领域技术的发展, 更加深入到生产和科研活动中, 成为人类生产和生活中必不可少的
内容。
Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。
而且它简单易学,初学者几个小时就可以基本入门。再加上 Numpy 和 matplotlib 这两
个翅膀,Python 对数据分析的能力不逊于 Matlab。Python 还被称为是胶水语言,有很
多软件都提供了 Python 接口。尤其是在 linux 下,可以使用 Python 将不同的软件组成
一个工作流,发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。比如我们可
以使用 Mysql 存储数据,使用 R 分析数据,使用 matplotlib 展示数据,使用 OpenGL 进
行 3D 建模,使用 Qt 构建漂亮的 GUI。而 Python 可以将他们联合在一起构建一个强大
的工作流。
虽然 python 很强大,而且也有自己的图像处理库 PIL,但是相对于 OpenCV 来讲,
它还是弱小很多。跟很多开源软件一样 OpenCV 也提供了完善的 python 接口,非常便
于调用。OpenCV 的最新版是 3.4,包含了超过 2500 个算法和函数,几乎任何一个能想
到的成熟算法都可以通过调用 OpenCV 的函数来实现,超级方便。
数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图
像了解植物生长情况,进行估产,监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分
析,获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图,提高预报的准确程度。国防
及测绘部门,使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图
像处理技术,自动进行金相图分析识别。医疗部门采用各种数字图像技术对各种疾病
进行自动诊断。数字图像处理在通信领域有特殊的用途及应用前景。传真通信、可视
电话、会议电视、多媒体通信,以及宽带综合业务数字网(B-ISDN)和高清晰度电视
(HDTV)都采用了数字图像处理技术。图像处理技术的应用与推广,使得为机器人配
备视觉的科学预想转为现实。计算机视觉或机器视觉迅速发展。计算机视觉实际上就
是图像处理加图像识别,要求采用十分复杂的处理技术,需要设计高速的专用硬件。
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