人工智能算法工程师(中级)课程1-Opencv视觉处理之基本操作与代码详解

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程1-Opencv视觉处理之基本操作与代码详解。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。它提供了各种视觉处理函数，并支持多种编程语言，如C++、Python、Java等。OpenCV具有跨平台性，可以在不同的操作系统上运行。它广泛应用于图像处理、视频分析、物体识别、人脸识别、动作识别等领域。

文章目录

• 一、Opencv的基本操作
• • 1. 图像读取和保存
  • 2. 视频读取和保存
  • 3. 图像通道操作
  • 4. 图像色彩空间
  • 5. 图像阈值操作
  • 6. 图像掩码操作
  • 7. 图像混合操作
  • 8. 图像插值算法

    一、Opencv的基本操作

    1. 图像读取和保存

    读取图像使用cv2.imread()，保存图像使用cv2.imwrite()。

    我们准备一张图片，例如这张：

    

    将其命名为image.jpg，然后运行以下代码：

    import cv2
    # 读取图像
    image = cv2.imread('image.jpg')
    # 保存图像
    cv2.imwrite('new_image.jpg', image)
    

    2. 视频读取和保存

    读取视频使用cv2.VideoCapture()，保存视频使用cv2.VideoWriter()。

    import cv2
    # 读取视频
    cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
    # 定义视频保存的格式
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))
    while cap.isOpened():
        ret, frame = cap.read()
        if ret:
            # 写入视频帧
            out.write(frame)
            
            # 显示视频帧
            cv2.imshow('frame', frame)
            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                break
        else:
            break
    # 释放所有资源
    cap.release()
    out.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    3. 图像通道操作

    在OpenCV中，BGR图像的三个通道可以分别访问和操作。

    import cv2
    import numpy as np
    image = cv2.imread('image.jpg')
    # 分离通道
    b, g, r = cv2.split(image)
    # 合并通道
    merged = cv2.merge([b, g, r])
    # 显示蓝色通道
    cv2.imshow('Blue channel', b)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    4. 图像色彩空间

    OpenCV支持多种色彩空间转换，常用的有BGR到灰度图、BGR到HSV等。

    import cv2
    image = cv2.imread('image.jpg')
    # 转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 转换为HSV色彩空间
    hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    

    5. 图像阈值操作

    阈值操作可以将图像转换为二值图像。

    import cv2
    import numpy as np
    image = cv2.imread('image.jpg', 0)
    # 应用固定阈值操作
    _, thresh1 = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    cv2.imshow('Binary image', thresh1)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    6. 图像掩码操作

    掩码操作允许您选择图像的特定区域进行操作。

    import cv2
    import numpy as np
    image = cv2.imread('image.jpg')
    # 创建掩码
    mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8)
    mask[100:300, 100:400] = 255
    # 应用掩码
    masked_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    cv2.imshow('Masked image', masked_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    7. 图像混合操作

    图像混合是将两幅图像按照一定的比例合并。

    import cv2
    import numpy as np
    image1 = cv2.imread('image1.jpg')
    image2 = cv2.imread('image2.jpg')
    # 图像混合
    blended = cv2.addWeighted(image1, 0.7, image2, 0.3, 0)
    cv2.imshow('Blended image', blended)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    8. 图像插值算法

    插值算法在图像缩放时使用，常见的有最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。

    import cv2
    image = cv2.imread('image.jpg')
    # 图像缩放，使用双线性插值
    resized_image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    cv2.imshow('Resized image', resized_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    以上代码示例展示了如何使用OpenCV进行基本的图像和视频处理任务。这些操作是计算机视觉应用的基础，可以用于更复杂的应用，如物体检测、人脸识别等。

    大家请注意：我们要确保替换image.jpg、video.mp4和image1.jpg、image2.jpg为大家的实际文件名。同时，确保安装.