视觉处理简单操作与入门介绍

库功能介绍

numpy库

• 一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

• 提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。

matplotlib库

matplotlib（2D绘图库）入门与进阶

cv2库

• 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。

PIL库

在安装pil时遇到了问题：Could not find a version that satisfies the requirement pil (from versions: none)；

网上说是因为现在PIL已经被PILLOW代替了，所以安装这个就好了。

操作实现

读取图片和展示图片

img = cv2.imread('图片名')
plt.imshow(img)

实现图像旋转

• image库中的rotate实现

from PIL import Image ##直接import Image会报错
im1 = Image.open("图片名称") ##Image的I大写，不然会报错
im2 = im1.rotate(60)
im2.show()
im2.save("图片名称")

• PIL库中的transpose实现

import os
from PIL import Image
img = Image.open('图片名称')
img = img.transpose(Image.ROTATE_90)  # 将图片逆时针旋转90度
#img = img.transpose(Image.ROTATE_180)  # 将图片逆时针旋转180度
#img = img.transpose(Image.ROTATE_270)  # 将图片逆时针旋转270度
img.show("旋转后函数名")
img.save("旋转后函数名")

• OpenCV中的getRotationMatrix2D与warpAffine

  本质是把图像当成一个矩阵，然后旋转变量当成另一个矩阵，然后通过矩阵变换实现图像的旋转

  具体操作步骤如下：

  1. 抓取图像的尺寸，然后确定中心；

  2. 抓取旋转矩阵（应用角度的负数顺时针旋转），然后抓取正弦和余弦（即矩阵的旋转分量）；

  3. 计算图像的新边界维数；

  4. 调整旋转矩阵以考虑平移；

  5. 执行实际旋转并返回图像；

  函数说明：

  1. shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。

  2. transpose（）简单来说，就相当于数学中的转置，在矩阵中，转置就是把行与列相互调换位置。

import cv2
import numpy as np


def rotate_bound(image, angle):
    # grab the dimensions of the image and then determine the center
    (h, w) = image.shape[:2] #h是图像矩阵的行数，w是图像矩阵的列数
    (cX, cY) = (w // 2, h // 2) #//运算符：取整除 - 返回商的整数部分（向下取整）

    # grab the rotation matrix (applying the negative of theangle to rotate clockwise), then grab the       # sine and cosine(i.e., the rotation components of the matrix)
    m = cv2.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
    cos = np.abs(m[0, 0])
    sin = np.abs(m[0, 1])

    # compute the new bounding dimensions of the image
    nw = int((h * sin) + (w * cos))
    nh = int((h * cos) + (w * sin))

    # adjust the rotation matrix to take into account translation
    m[0, 2] += (nw / 2) - cX
    m[1, 2] += (nh / 2) - cY

    # perform the actual rotation and return the image
    return cv2.warpAffine(image, m, (nw, nh))


img1 = cv2.imread('test1.jpg')
img2 = rotate_bound(img1, 90)
cv2.imshow('ww1', img1)
cv2.imshow('ww2', img2)
cv2.waitKey()

cv2库与PIL库中Image之间的转换

PIL.Image转换成OpenCV格式

    import cv2  
    from PIL import Image  
    import numpy  
      
    image = Image.open("图片名")  
    image.show()  
    img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(图片变量名),cv2.COLOR_RGB2BGR)  
    cv2.imshow("OpenCV",img)  
    cv2.waitKey()  

OpenCV转换成PIL.Image格式

    import cv2  
    from PIL import Image  
    import numpy  
      
    img = cv2.imread("plane.jpg")  
    cv2.imshow("OpenCV",img)  
    image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))  
    image.show()  
    cv2.waitKey() 

PIL与cv2操作中的一些区别

操作点	PIL	cv2
保存图片	img.save(“001.jpg”)	cv2.imwrite(file，img，num)
看图片大小	frame.size	img.shape
裁剪	crop box = (100, 100,lab_w-100,lab_h-100) 左上右下（控制裁剪框大小）(前两个小于后两个数值) img = img.crop(box)	img = img[60:420, 60:580, :]

很详细的cv2基本操作

• 包括读入显示保存图片

• 图片翻转复制裁剪颜色

cv2.flip(）函数

当我写完了这些偶然发现居然有一个函数可以直接翻转

1	水平翻转
0	垂直翻转
-1	水平垂直翻转

类似这种：

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