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Python OpenCV 基礎用法整理

2022/07/27 AI

安裝

OpenCV 對於影像處理領域的人應該不陌生，他的安裝方式如下：

pip install opencv-python

若想使用更進階的功能，必須安裝下面套件取得更多的影像辨識方法。

pip install opencv-contrib-python

安裝完成後可以試試載入套件。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

讀取照片

首先給予圖片路徑，OpenCV 將會讀取指定路徑的圖片。一張全彩的影像有三個通道 (R、G、B)，直得注意的是 OpenCV 內建預設讀取出來的影像通道順序是 BGR。因此我們透過 matplotlib 顯示影像時顏色會有點奇怪。

img_path= './cat.png' # 照片路徑
cv_img = cv2.imread(img_path) # 讀取照片
plt.imshow(cv_img) # 顯示圖像

我們可以透過 cvtColor() 方法將 BGR 影像轉成一般我們常見的 RGB 影像。

rgb_img = cv2.cvtColor(cv_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(rgb_img)

另一種方法是透過矩陣索引的方式將通道反轉過來。

rgb_img = cv_img[:, :, ::-1]

影像縮放

透過 resize() 方法可以將輸入的影像解析度放大或縮小。interpolation 是插值的方法，OpenCV 提供多種插值方法可以實現。

resize_img = cv2.resize(origin_img, (64, 64), interpolation=cv2.INTER_AREA)
plt.imshow(resize_img)

影像二值化

cv2.threshold 最主要的功能是能夠幫助我們將一張圖片做二值化，二值化的意思是圖片只會剩下兩個值，通常是黑(255)與白(0)。

參考

blurred_image = cv2.GaussianBlur(rgb_img, (5,5), 0)

gray = cv2.cvtColor(blurred_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

plt.imshow(threshold, cmap='gray')

透過 cv2.THRESH_BINARY_INV 可以讓黑白顛倒。

_, threshold = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

plt.imshow(threshold, cmap='gray')

範例程式

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版主10在2020年首次開設YouTube頻道，嘗試拍攝程式教學。想要了解更多的朋友歡迎關注我的頻道，您的訂閱就是最大的支持～如果想學其他什麼內容也歡迎許願XD
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