pip install cv2——Python图像处理利器

Python是一门十分强大的语言，拥有着众多的支持库，包括会处理图像的库cv2。在本文中，我们将会对pip install cv2这个库进行详细阐述，具体包括以下方面：

一、简介

cv2是OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的Python接口，可以方便地用Python进行图像处理。

OpenCV支持数字图像处理和计算机视觉，主要是通过C/C++接口进行编写。从最初发布的版本开始，OpenCV已经逐步成为了计算机视觉领域的一项重要工具，他支持许多主流的操作系统，如Linux, Windows, MacOS等，以及多种编程语言，如C++, Python, Java等。而cv2作为其中的一个接口，是Python中较为高效的图像处理工具之一。

二、安装方式

安装cv2前，将pip升级到最新版本。终端运行：

pip install --upgrade pip

1、Windows系统用户：

下载与自己Python版本相对应的whl文件并安装：

pip install opencv_python‑3.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

2、Linux十分方便，运行以下命令即可：

pip install opencv_python

三、使用方法

1.读取与显示图像

使用cv2.imread()来读取一张图片，并使用cv2.imshow()将图片显示到屏幕上。

代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('picture.jpg', 0) # 加载灰度图像
cv2.imshow('image', img) # 显示图像
cv2.waitKey(0) # 等待按键按下
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

该代码会将名为picture.jpg的图片读入，并以灰度模式输出。我们使用cv2.imshow()函数展示图片，其中’image’是窗口名字。cv2.waitKey()函数等待按键按下，而cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。

2.图像基本操作

我们可以使用cv2.getTrackbarPos()函数来获取滑动条的位置值。滑动条是图像调色板的一部分，用于调整图像颜色。用cv2.createTrackbar(‘name’,’window’,value, count, callback)来创建一个滑动条，‘name’是滑动条的名字，‘window’是它所在的窗口的名字，value是滑动条的初始位置，count是滑动条的最大值，callback是拖动滑动条是回调函数的名称。

代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((300,512,3), np.uint8) # 创建黑色图像
cv2.namedWindow('image') # 创建窗口

def nothing(x):
    pass

# 创建滑动条
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)

while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27: # 按下ESC退出
        break
    # 获取滑动条值
    r = cv2.getTrackbarPos('R','image')
    g = cv2.getTrackbarPos('G','image')
    b = cv2.getTrackbarPos('B','image')
    img[:] = [b,g,r]

cv2.destroyAllWindows()

3.图像处理操作

cv2中有许多强大的图像处理函数，如cv2.Canny()函数用于边缘检测。使用它，我们可以得到一张黑白的边缘图像。

代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('picture.jpg',0) # 加载灰度图像
edges = cv2.Canny(img,50,150) # 进行边缘检测

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.OpenCV调用摄像头

我们可以使用cv2.VideoCapture()函数从摄像头中获取视频帧，并在屏幕上输出视频。

代码如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取摄像头对象

while True:
    ret, frame = cap.read() # 读取一帧
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图
    cv2.imshow('frame', gray) # 显示帧
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按下q关闭
        break

cap.release() # 释放摄像头
cv2.destroyAllWindows()

总结

在Python中，cv2是一种重要的图像处理库，可以方便地进行图像处理相关操作。本次文章着重介绍了cv2的安装、使用以及相关函数的使用。希望大家在学习过程中多动手实践，加深对其的理解，为后续图像处理的应用提供帮助。