opencv常用函数和常用操作Selenium-

一.安装opencv

• python 3.6.3
• pip install opencv-python==3.4.1.15
• pip install opencv-contrib-python==3.4.1.15

如果觉得下载网速慢的可以换源.在C:Users${XXX用户}pip下新建pip.ini，输入下面内容替换成清华源。

[global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

二.常用函数

• cv2.imread(filepath,flags) 读取图片，默认是三通道(BGR)的彩色图，flags=0读入灰度图
• cv2.VideoCapture 读取视频
• cv2.imshow(name,img) 显示图片,需与cv2.waitkey(0)一起使用，不然只显示一瞬间
• cv2.waitkey(timeout) 显示图片时间，单位为ms,0代表一直显示
• b,g,r=cv2.split(img) 颜色通道提取,opencv提取格式为BGR(注意不是RBG)
• cv2.merge(b,g,r) 重新组合颜色通道
• cv2.imwrite(filename,img) 保存图像
• cv2.copyMakeBorder(img,top, bottom, left, right,borderType) 填充边界
• cv2.resize(img, (width, height)) 变换图像大小（注意img.shape的出来的是(height,width))
• cv2.addWeighted(img1,α,img2,β,b) 为图片添加权重, 混合图像 αX1+βX2+b
• cv2.blur(img,ksize) 均值滤波( 矩形中间的值=矩形内的值相加取平均值)
• cv2.boxFilter(img, ddepth,ksize, normalize=True) 方框滤波: (normalize=True等同于均值滤波， normalize=false代表直接求和不取均值，越界后显示为255)
• cv2.GaussianBlur(img, ksize, sigmaX) 高斯滤波:(离得近的权重高，离得远的权重低）
• cv2.medianBlur(img,ksize) 中值滤波:（矩形内的值排序后取中间值)
• cv2.erode(img, kernel, iterations) 腐蚀操作
• cv2.dilate(img1, kernel, iterations) 膨胀操作
• cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 开运算(先腐蚀再膨胀)
• cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) 闭运算(先膨胀再腐蚀)
• cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel) 梯度运算(膨胀-腐蚀)
• cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel) 顶帽运算(原始值-开运算)
• cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel) 底帽运算(闭运算-原始值)
• cv2.Sobel(img, ddepth, dx, dy,ksize) Sobel算子
• cv2.Scharr(img, ddepth, dx, dy) Scharr算子(能捕捉到更多的细节)
• cv2.Laplacian(img, ddepth) Laplacian算子(噪点影响很大)
• cv2.Canny(img, threshold1, threshold2) 边缘检测(threshold<value<threshold2,范围越大，边缘检测细节越多
• cv2.pyrUp(img) 高斯金字塔:向上采样(放大图像)
• cv2.pyrDown(img) 高斯金字塔:向下采样（缩小图像)
• img-cv2.pyrUp(cv2.pyrDown(img)) 拉普拉斯金字塔(原图-(先缩小后放大))
• cv2.findContours(img, mode, method) 找出轮廓
• drawContours(img, contours, contourIdx, color) 画出轮廓
• cv2.contourArea(contour) 轮廓面积
• cv2.arcLength(cnt, True) 轮廓周长 True表示闭合的
• cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) 轮廓近似(普朗克算法)
• cv2.matchTemplate(img, templ, method) 模板匹配
• cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color) 画矩形
• cv2.calcHist(img, channels, mask, histSize, ranges) 像素直方图统计
• cv2.equalizeHist(img) 直方图均衡化

三.常用操作

• 只保留某一通道

 #只保留R通道为例    img[:,:,0]=0 #将B通道全部置为0    img[:,:,1]=0 #将R通道全部置为0 

• 裁剪图片

   img[0:200,0:200] 

• 边界填充

 p_top,p_bottom,p_left,p_right=(50,50,50,50)  wrap=cv2.copyMakeBorder(img,p_top,p_bottom,p_left,p_right,cv2.BORDER_WRAP) 

• 混合图像

 img = cv2.imread('1.png')  img1 = cv2.imread('2.png') #!!!注意shape得出来的是(height,width),resize传入的是(width,height)  h, w = img1.shape[:2] #将img的宽高转为img1的宽高  img = cv2.resize(img, (w, h)) #αX1+βX2+b  img2 = cv2.addWeighted(img1, 0.4, img, 0.6, 0) 

• 读取视频

#读取视频 from cv2 import cv2 vc=cv2.VideoCapture('1.mp4') #检查是否正确打开 if vc.isOpened: open,frame=vc.read() else: open=False while open:     ret,frame=vc.read() if frame is None: break if ret==True:         gray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)         cv2.imshow('1.mp4',gray) #按esc退出视频 if cv2.waitKey(1000) & 0xFF ==27: break vc.release() cv2.destoryAllWindows() 

• 滤波:减少噪点

# 均值滤波 # 矩形中间的值=矩形内的值相加取平均值 blur = cv2.blur(img, (3, 3)) # 方框滤波 # normalize=True等同于均值滤波，normalize=false代表直接求和不取均值，越界后显示为255 # box = cv2.boxFilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) # 高斯滤波 # 离得近的权重高，离得远的权重低 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 1) # 中值滤波 # 取矩形内的中间值 median = cv2.medianBlur(img, 3) 

左起:原图–>均值滤波–>高斯滤波–>中值滤波

• 腐蚀

kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 腐蚀操作     img= cv2.erode(img, kernel, iterations=1) 

• 膨胀

kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) img = cv2.dilate(img, kernel, 1) 

• 梯度处理

# Sobel算子 sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely) sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0) # Scharr算子 # 能捕捉到更丰富的细节 scharrx = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0) scharrx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) scharry = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1) scharry = cv2.convertScaleAbs(sobely) scharrxy = cv2.addWeighted(scharrx, 0.5, scharry, 0.5, 0) #Laplacian算子 #噪点影响很大 laplacian=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) laplacian=cv2.convertScaleAbs(laplacian) 

左起:原图–>Sobel算子->Scharr算子–>Laplacian算子

• 边缘检测

img = cv2.imread('1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img1 = cv2.Canny(img, 80, 150) #阈值越大，边缘检测的细节越多 img2 = cv2.Canny(img, 20, 200) 

• 图像金字塔

# 高斯金字塔:向上采样(放大图像) img1 = cv2.pyrUp(img) # 高斯金字塔:向下采样(缩小图像) img2 = cv2.pyrDown(img) #拉普拉斯金字塔(原图-(先缩小后放大)) img3 = cv2.pyrUp(cv2.pyrDown(img)) img.resize(img3.shape) img4 = img-img3 

• 轮廓检测

img = cv2.imread('1.png') # 转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 使用二值图 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 根据灰度二值图找出轮廓 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(     thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 画出轮廓 # 这里要将原图copy一下，不然直接就在原图上画了 img1 = img.copy() img2 = cv2.drawContours(img1, contours, -1, (0, 0, 255), 2) 

• 轮廓近似

# 轮廓近似 # 普朗克算法 epsilon = 0.1*length approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True) img3 = img.copy() img4 = cv2.drawContours(img3, [approx], -1, (0, 0, 255), 2) 

• 模板匹配

# 以灰度图方式读入 img = cv2.imread('1.jpg', cv2.COLOR_GRAY2BGR) template = cv2.imread('1_template.png', cv2.COLOR_GRAY2BGR) h, w = template.shape[:2] res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) img1=img.copy() cv2.rectangle(img1, min_loc, (min_loc[0]+w, min_loc[1]+h), 255, 2) 

• 像素直方图统计

import matplotlib.pyplot as plt hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) # ravel():将多维矩阵转为一维数组 plt.hist(img.ravel(), 256) plt.show() 

• 像素直方图均衡化

#直方图均衡化 import matplotlib.pyplot as plt equ = cv2.equalizeHist(img) plt.hist(equ.ravel(), 256)