人工智能算法工程师(中级)课程1-Opencv视觉处理之基本操作
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。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。
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.
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article/details/140291776
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