Python教程99:一起来初识OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和机器学习库,由 Intel 在 1999 年建立。这个库包含了大量用于计算机视觉任务的算法,包括特征检测、图像分割、对象识别、人脸识别、图像恢复、相机校准、双目视觉、运动分析和 3D 重建等。

OpenCV 的主要特点:
  1. 跨平台:支持 Windows、Linux、Mac OS、Android 和 iOS 等操作系统。
  2. 丰富的功能:包括图像和视频处理、特征检测、目标跟踪、机器学习等。
  3. 高性能:用 C++ 编写,并且提供了 Python、Java、MATLAB 和其他语言的接口。
  4. 免费且开源:基于 BSD 许可,允许在商业产品中使用。
  5. 活跃的社区:拥有大量的用户和开发者,不断贡献新的算法和修复 bug。
1.OpenCV 的基本应用:
  1. 图像处理:图像滤波、边缘检测、直方图均衡化、图像变换等。
  2. 目标检测:使用 Haar、LBP 或 HOG 特征进行人脸或物体检测。
  3. 特征提取:使用 SIFT、SURF、ORB 等算法提取图像中的关键点。
  4. 目标跟踪:使用 KLT、MIL、BOOSTING、TLD 等算法进行目标跟踪。
  5. 机器学习:支持 SVM、KNN、决策树、随机森林等机器学习算法。
  6. 三维重建:通过双目视觉或其他方法从多张图像中重建三维场景。

2.安装和使用OpenCV:

OpenCV依赖一些库,比如Numpy,先安装上。

pip install numpy

 

主模块包的安装命令,由于OpenCV是一个较大的库,安装可能需要一些时间。

pip install opencv-python

 

如果你需要OpenCV的完整功能(包括一些非免费的算法),可以选择这个安装命令。

pip install opencv-contrib-python

3.OpenCV的主要模块

图片

请注意,OpenCV库的具体模块和功能可能会随着版本的更新而有所变化。以上信息基于当前OpenCV库的一般结构和功能描述。在使用时,建议查阅OpenCV的官方文档以获取最准确和最新的信息,以下是OpenCV在Python中的主要模块及其简要说明:

  1. core模块:
    • 核心模块,包含了OpenCV库的核心功能,如数据类型、矩阵操作、数组操作、图像处理等。
    • 实现了最核心的数据结构及基本算法,如绘图函数、数组操作相关函数等。
  2. imgproc模块:
    • 图像处理模块,包含了图像处理函数,如阈值处理、滤波、边缘检测、形态学操作、直方图处理等。
    • 实现了图像处理的基础方法,包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等。
  3. highgui模块:
    • 图形用户界面模块,提供了图像的图形窗口操作功能,如创建窗口显示图像或者视频、命令窗口响应键盘和鼠标事件、操作窗口中图像的某个区域等。
    • 实现了视频与图像的提取、显示和存储等功能。
  4. video模块:
    • 视频分析模块,提供了视频分析功能,如分析视频中连续帧之间的运动、跟踪视频中的目标等。
  5. features2D模块:
    • 特征提取模块,提供了特征提取功能,可以从2D图像中检测和提取对象的特征。
  6. objdetect模块:
    • 对象检测模块,实现了一些目标检测的功能,如经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测,基于HOG的行人、汽车等目标检测。
  7. ml模块:
    • 机器学习模块,提供了各种机器学习算法,如k邻近、k均值聚类、支持向量机、神经网络等。
  8. videoio模块:
    • 视频输入输出模块,提供了一些视频处理相关的函数,如视频的读取和保存、视频的帧率、分辨率等。
  9. calib3d模块:
    • 3D重建模块,提供了3D重建功能,可根据2D图像创建3D场景。
  10. stitching模块:
    • 图片拼接模块,实现了图片的拼接功能,如遥感影像拼接。
  11. FLANN模块:
    • 包含了快速近似最近邻搜素FLANN算法和聚类Clustering算法。
  12. photo模块:
    • 包含图像修复和图像去噪两部分。
  13. optflow模块:
    • 提供了与光流操作相关的算法。
  14. videostab模块:
    • 提供了视频稳定处理功能,可解决拍摄视频时的抖动问题。
  15. nonfree模块(非免费模块,某些版本可能不包含):
    • 实现了一些专利算法,如SIFT特征。
4.简单的示例用法,我们使用 OpenCV 读取并显示一张图像,在Python中,cv2 是OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的常用别名。当你使用pip安装了opencv-python或opencv-contrib-python包后,你就可以在你的Python代码中使用import cv2来导入OpenCV库了。
import cv2  
# 读取图像  img = cv2.imread('example.jpg')  
# 显示图像  cv2.imshow('Image', img)  
# 等待按键,然后关闭窗口  cv2.waitKey(0)  cv2.destroyAllWindows()

原创文章,作者:guozi,如若转载,请注明出处:https://www.sudun.com/ask/90629.html

(0)
guozi's avatarguozi
上一篇 2024年6月7日 上午10:09
下一篇 2024年6月7日 上午10:10

相关推荐

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注