縮放和裁剪圖像

縮放是一個(gè)改變圖像形狀的過程。在 Opencv，我們可以使用 resize 函數(shù)來調(diào)整圖像的形狀。

語法

cv2.resize(IMG,(WIDTH,HEIGHT))
IMG: image which we want to resize
WIDTH: new width of the resize image
HEIGHT: new height of the resize image


Example
cv2.resize(img,(224,224))

要調(diào)整圖像的大小，我們首先需要知道圖像的形狀。我們可以利用 shape 找到圖像的形狀，然后根據(jù)當(dāng)前圖像的形狀，我們可以增大或減小圖像的大小。讓我們舉個(gè)例子來看看。

import cv2
img = cv2.imread("images/img0.jpg") ##Choose any image
print(img.shape)
imgResize = cv2.resize(img,(224,224)) ##Decrease size
imgResize2 = cv2.resize(img,(1024,1024)) ##Increase size
cv2.imshow("Image",img)
cv2.imshow("Image Resize",imgResize)
cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2)
print(imgResize.shape)
cv2.waitKey(0)

如果您不想把圖像寬度和高度寫死，您也可以根據(jù)現(xiàn)有的形狀，然后根據(jù)比例改變圖像的寬度和高度。

import cv2
img = cv2.imread("images/img0.jpg") ##Choose any image
print(img.shape)
shape = img.shape
imgResize = cv2.resize(img,(shape[0]//2,shape[1]//2))##Decrease size
imgResize2 = cv2.resize(img,(shape[0]*2,shape[1]*2)) ##Increase size
cv2.imshow("Image",img)
cv2.imshow("Image Resize",imgResize)
cv2.imshow("Image Increase size",imgResize2)
print(imgResize.shape)
cv2.waitKey(0)

裁剪圖像

裁剪是獲取部分圖像的過程。在 OpenCV 中，我們可以通過定義裁剪后的矩形坐標(biāo)來執(zhí)行裁剪。

語法

imgCropped = img[y1:y2, x1:x2](x1,y1): top-left vertex
(x2,y2): bottom-right vertex


Example
imgCropped = img[0:100,200:200]

使用裁剪方法，讓我們嘗試從圖像中提取 Monalisa 的臉。

import cv2
img = cv2.imread("images/img0.jpg")
imgCropped = img[50:250,120:330]
cv2.imshow("Image cropped",imgCropped)
cv2.imshow("Image",img)
cv2.waitKey(0)

您還可以使用繪畫模式來查找(x1，y1)、(x2，y2)的正確坐標(biāo)。

這里有個(gè)小任務(wù)：

任務(wù) ：右鍵單擊圖像并保存它; 嘗試從圖像中獲取國王卡。

提示 ：使用繪畫模式找到正確的坐標(biāo)，最后，使用調(diào)整大小，以增加裁剪圖像的大小。

使用函數(shù)的基本圖像濾波器

我們可以在圖像上使用許多基本的濾波器，比如將圖片轉(zhuǎn)換成灰度、模糊等等。

從 Img 到 gray

為了將圖像從彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，我們可以使用函數(shù) cv2.cvtColor，在這里我們傳遞 cv2.COLOR_BGR2GRAY 作為參數(shù)。

語法

imgGray = cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)
IMG: Original image
CODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2GRAY)


Example
imgGray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

從 Img 到 HSV

為了將圖像轉(zhuǎn)換為 HSV 顏色空間，我們可以使用函數(shù) cv2.cvtColor，這里我們傳遞 cv2.COLOR_BGR2HSV 作為參數(shù)。它主要用于目標(biāo)跟蹤。

語法

imgGray = cv2.cvtColor(IMG,cv2.CODE)
IMG: Original image
CODE: Conversion code for Gray(COLOR_BGR2HSV)


Example
imgHsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

模糊圖像

模糊用于去除圖像中的噪聲，也稱為平滑。它是對(duì)圖像應(yīng)用低通濾波器的過程。在 OpenCV 中對(duì)圖像進(jìn)行模糊，我們常用 GaussianBlur。

語法

imgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(sigmaX,sigmaY),kernalSize)


kernalsize ? A Size object representing the size of the kernel.
sigmaX ? A variable representing the Gaussian kernel standard deviation in X direction.
sigmaY - same as sigmaX


Exmaple
imgBlur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

邊緣檢測(cè)

在 OpenCV 中，我們使用 Canny算子來檢測(cè)圖像中的邊緣。也有不同的邊緣檢測(cè)器，但最著名的是 Canny算子。Canny算子邊緣檢測(cè)是一種邊緣檢測(cè)算子，它使用多級(jí)算法來檢測(cè)圖像中的大范圍邊緣，是由 John F. Canny 在1986年提出的。

語法

imgCanny = cv2.Canny(img,threshold1,threshold2)


threshold1,threshold2:Different values of threshold different for every images


Example
imgCanny = cv2.Canny(img,100,150)