2. 程式人生 > 其它 >opencv-python的影象變換、繪圖、滑動條、滑鼠事件筆記記錄

opencv-python的影象變換、繪圖、滑動條、滑鼠事件筆記記錄

阿新 • • 發佈：2022-03-18

一、影象變換

1.圖片縮放

cv2.resize()，可以直接按照大小縮放，也可以按照比例縮放。

點選檢視程式碼
import cv2

img = cv2.imread('lena.bmp')
# 按照指定的寬度、高度縮放圖片
res = cv2.resize(img, (132, 150))
# 按照比例縮放，如x,y軸均放大一倍
res2 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('shrink', res), cv2.imshow('zoom', res2)
cv2.waitKey(0)

2.圖片平移

cv2.warpAffine()使用仿射變換的函式實現平移，函式的第二個引數就是變換矩陣，主要就是用這個矩陣進行變換。

  • 仿射變換後，原圖中平行的線依然平行
  • 用cv2.warpAffine()實現仿射變換
  • 仿射變換需要定義一個2*3維的變換矩陣
點選檢視程式碼
import cv2

# 讀取圖片
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 平移圖片
rows, cols = img.shape[:2]
# 定義平移矩陣，需要是numpy的float32型別
# x軸平移100，y軸平移50
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
# 用仿射變換實現平移
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('shift', dst)
cv2.waitKey(0)

3.圖片旋轉

使用cv2.getRotationMatrix2D()函式來獲取旋轉矩陣M（2x3）的引數。（其實像上面圖片平移中的程式碼那樣自己手動設定M矩陣也是可以的，只不過自己計算矩陣M比較麻煩）
然後同樣也是使用仿射變換的函式cv2.warpAffine()進行旋轉。

點選檢視程式碼
import cv2

# 讀取圖片
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 45°旋轉圖片並縮小一半
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 0.5)
dst = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('rotation', dst)
cv2.waitKey(0)

通過幾個點計算得到矩陣M，可以使用cv2.getAffineTransform()函式。

點選檢視程式碼
import cv2

# 讀取圖片
img = cv2.imread('lena.jpg')

# 變換前的三個點
Point1 = np.float32([[50, 50], [100, 60], [150, 700]])
# 變換後的三個點
Point2 = np.float32([[50, 100], [150, 60], [ 100, 200]])
# 生成變換矩陣
M = cv2.getAffineTransform(Point1 , Point2 )

4.透視變換

主要作用就是校正圖片的作用，如下圖：

點選檢視程式碼
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('case1r.png')

rows, cols = img.shape[:2]
# 原圖中需要校正的四個角點
pts1 = np.float32([[5, 321], [323, 5], [455, 769], [769, 453]])
# 變換後分別在左上、右上、左下、右下四個點
pts2 = np.float32([[0, 0], [320, 0], [0, 480], [320, 480]])
# 生成透視變換矩陣
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)
# 進行透視變換
dst = cv2.warpPerspective(img, M, (320, 480))

# 用cv的函式顯示
cv2.imshow('raw', img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

# 用matplotlib顯示
plt.subplot(121), plt.imshow(img[:, :, ::-1]), plt.title('input')
plt.subplot(122), plt.imshow(dst[:, :, ::-1]), plt.title('output')
plt.show()

獲取需要矯正的圖片的四個點可以通過滑鼠右擊，啟動圖片編輯功能，然後得到圖片的四個角點。
也可以通過滑鼠事件相關的程式碼，通過滑鼠點選獲得圖片的四個角點座標,以下是通過滑鼠事件相關的程式碼點選獲取：

點選檢視程式碼
import cv2

# 滑鼠的回撥函式
def mouse_event(event, x, y, flags, param):
    # 通過event判斷具體是什麼事件，這裡是左鍵按下
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        print((x, y))

def main():
    img = cv2.imread('case1r.png')
    cv2.namedWindow('image')
    # 定義滑鼠的回撥函式
    cv2.setMouseCallback('image', mouse_event)
    while (True):
        cv2.imshow('image', img)
        # 按下ESC鍵退出
        if cv2.waitKey(20) == 27:
            break


if __name__ == '__main__':
    main()

二、繪圖

  • 建立黑色的底圖：img = np.zeros((640, 480, 3), np.uint8)
  • 畫直線：cv2.line()
  • 畫矩形：cv2.rectangle()
  • 畫圓：cv2.circle()
  • 畫半圓：'cv2.ellipse()'
  • 寫字：putText(img, text, org, fontFace, fontScale, color, thickness=None, lineType=None, bottomLeftOrigin=None)

使用cv2.polylines()函式繪製多邊形

點選檢視程式碼
import cv2
import numpy as np

# 建立黑色底圖
img = np.zeros((640, 480, 3), np.uint8)

# 定義多邊形的幾個點
points = np.array([[10, 5],  [50, 10], [70, 20], [20, 30]], np.int32)
# 將頂點座標轉換成4*1*2維
points = points.reshape((-1, 1, 2))
cv2.polylines(img, [pts], True, (0, 255, 255))
# 顯示
cv2.imshow('img', img)

三、滑動條

滑動條操作主要涉及到兩個函式：
cv2.createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange)

  • trackbarName : 滑動條的名稱
  • windowName : 滑動條所在的視窗
  • value : 滑塊的起始值
  • count : 滑塊的最大值
  • onChange : 回撥函式,即當滑塊位置改變時就會呼叫的函式,並且回撥函式第一個引數為滑塊位置所對應的值

cv2.getTrackbarPos(trackbarname, winname)

  • trackbarname : 選擇的滑動條名稱
  • winname : 選擇的滑動條所在視窗的名稱

不使用回撥函式：

點選檢視程式碼
import cv2
import numpy as np
# 建立一個（500，500）的numpy陣列
img=np.zeros((500, 500), dtype='uint8')

# 新建一個視窗
cv2.namedWindow('img')

# 定義回撥函式，這裡pass表示不做任何事，用作佔位語句保持程式結構的完整性
def trackBar(x):
    pass

# 新建一個滑動條
cv2.createTrackbar('color', 'img', 0 , 255, trackBar)

while(True):
    cv2.imshow('img', img)

    # 返回滑塊所在位置對應的值
    color = cv2.getTrackbarPos('color','img')
    img[:] = [color]

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()

使用回撥函式：

點選檢視程式碼
import cv2
import numpy as np
# 建立一個（500，500）的numpy陣列
img=np.zeros((500, 500), dtype='uint8')
# 新建一個視窗
cv2.namedWindow('img')
# 定義回撥函式，引數x為函式cv2.createTrackbar()傳遞的滑塊位置對應的值
def img_intensity_change(x):
    img[:] = [x]
# 新建一個滑動條
cv2.createTrackbar('color','img',0,255,img_intensity_change)
while(True):
    cv2.imshow('img', img)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

四、滑鼠事件

滑鼠事件主要涉及到cv2.setMouseCallback(windowName, onMouse, param=None)函式，然後滑鼠事件主要在函式的onMouse引數下添加回調函式來完成，另外param引數可以進行像圖片引數的傳遞，這裡就可以在回撥函式中直接在圖上畫畫。

滑鼠點選獲取畫素點位置的程式碼：

點選檢視程式碼
import cv2

# 滑鼠的回撥函式
def mouse_event(event, x, y, flags, param):
    # 通過event判斷具體是什麼事件，這裡是左鍵按下
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        print((x, y))

def main():
    img = cv2.imread('case1r.png')
    cv2.namedWindow('image')
    # 定義滑鼠的回撥函式
    cv2.setMouseCallback('image', mouse_event)
    while (True):
        cv2.imshow('image', img)
        # 按下ESC鍵退出
        if cv2.waitKey(20) == 27:
            break


if __name__ == '__main__':
    main()

五、功能綜合demo

主要實現在圖上畫框，並且可以實現用滑動條選擇框的顏色和粗細，另外畫框的時候框的大小隨時變化，可以實時畫框（實現就是在滑鼠事件中加了一個把滑鼠上一次畫的框用底色覆蓋的函式，在第40行），滑動條的引數使用全域性變數來處理的。

點選檢視程式碼
import cv2
import numpy as np
drawing = False  # 是否開始畫圖
mode = True  # True：畫矩形，False：畫圓
start = (-1, -1)
px, py = -1, -1
r, g, b = 0, 255, 0
penSize = 1

def mouse_event(event, x, y, flags, img):
    global start, drawing, mode
    # 左鍵按下：開始畫圖
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        start = (x, y)
    # 滑鼠移動，畫圖
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing:
            if mode:
                cv2.rectangle(img, start, (x, y), (0, 255, 0), 1)
            else:
                cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)
    # 左鍵釋放：結束畫圖
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
        if mode:
            cv2.rectangle(img, start, (x, y), (0, 255, 0), 1)
        else:
            cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)
# 滑鼠畫框
def my_mouse_event(event, x, y, flags, img):
    global start, drawing, mode, px, py
#     左鍵按下獲取起點座標
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        drawing = True
        start = (x, y)
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
        if drawing:
            if mode:
                cv2.rectangle(img, start, (px, py), (0, 0, 0), penSize)
                cv2.rectangle(img, start, (x, y), (r, g, b), penSize)
                px, py = x, y
            else:
                cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)
    # 左鍵釋放：結束畫圖
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        drawing = False
        if mode:
            cv2.rectangle(img, start, (x, y), (r, g, b), penSize)
        else:
            cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), -1)

def trackbar(x):
    pass

def main():
    global r, g, b, penSize
    img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
    cv2.namedWindow('image')

    # 建立 RGB 三個滑動條
    cv2.createTrackbar('R', 'image', 0, 255, trackbar)
    cv2.createTrackbar('G', 'image', 0, 255, trackbar)
    cv2.createTrackbar('B', 'image', 0, 255, trackbar)
    cv2.createTrackbar('penSize', 'image', 1, 5, trackbar)

    # cv2.setMouseCallback('image', mouse_event, img)
    cv2.setMouseCallback('image', my_mouse_event, img)
    while (True):
        cv2.imshow('image', img)
        # 獲取滑塊的值
        r = cv2.getTrackbarPos('R', 'image')
        g = cv2.getTrackbarPos('G', 'image')
        b = cv2.getTrackbarPos('B', 'image')
        penSize = cv2.getTrackbarPos('penSize', 'image')

        # 按下m切換模式
        if cv2.waitKey(1) == ord('m'):
            mode = not mode
        elif cv2.waitKey(1) == 27:
            break

if __name__ == '__main__':
    main()

相關推薦

opencv-python的影象變換、繪圖、滑動條、滑鼠事件筆記記錄

一、影象變換 1.圖片縮放 cv2.resize()，可以直接按照大小縮放，也可以按照比例縮放。

OpenCV-python 影象變換操作

一 顏色空間變換 當前版本的opencv顏色空間變換函式有274種，可以使用如下方法獲取：

一、Opencv-Python-影象入門

一、影象 1. 影象簡介 1.1 影象 影象是人對視覺感知的物質再現。 影象可以由光學裝置獲取，如照相機、照相機、鏡子、望遠鏡及顯微鏡等；也可以人為創作，如手工繪畫。影象可以記錄、儲存在紙質介質、膠片等等對光訊

opencv python影象梯度例項詳解

這篇文章主要介紹了opencv python影象梯度例項詳解,文中通過示例程式碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

opencv-python影象預處理記錄

技術標籤：Python 1. image_array = cv2.imread(img_name, -1) if image_array.ndim == 2: image_array = cv2.cvtColor(image_array, cv2.COLOR_GRAY2BGR)

Opencv-Python 影象

目標 在這裡你將學會這樣讀入一副影象，怎麼樣顯示一副影象，以及如何儲存一副影象

OpenCV-Python影象輪廓之輪廓特徵詳解

轉載自： https://www.jb51.net/article/232501.htm   前言 影象輪廓是指由位於邊緣、連續的、具有相同顏色和強度的點構成的曲線，它可以用於形狀分析以及物件檢測和識別。

拓端tecdat|R語言平滑演算法LOESS區域性加權迴歸、三次樣條、變化點檢測擬合電視節目《白宮風雲》線上收視率

原文連結：http://tecdat.cn/?p=24067 原文出處：拓端資料部落公眾號 此示例基於電視節目的線上收視率。我們將從抓取資料開始。

【opencv+python】影象的基本操作：縮放、剪下、位移、旋轉、仿射變換

1.縮放 程式碼： # 使用resize函式實現圖片縮放 import cv2 src = cv2.imread(\"C:/360Downloads/1.jpg\", 1)

Python 影象處理 OpenCV （12）： Roberts 運算元、 Prewitt 運算元、 Sobel 運算元和 Laplacian 運算元邊緣檢測技術

前文傳送門： 「Python 影象處理 OpenCV （1）：入門」 「Python 影象處理 OpenCV （2）：畫素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示影象」

OpenCV Python（2、影象元素的訪問、通道分離與合併

訪問元素 OpenCV影象是numpy.array型別的二維或三維陣列。一個8位灰度影象是一個包含位元組值的二維陣列。一個24位的BGR映像是一個三維陣列，也包含位元組值。

python影象的頻域(傅立葉變換、低通濾波)

計算機視覺 課程實驗2影象的頻域 請敘述傅立葉變換的作用並程式設計實現影象的傅立葉變換，對比時域和頻域的結果。如果採用zero padding方式改變圖片大小，此時分析零填充對傅立葉變換的影響。

python 影象插值 最近鄰、雙線性、雙三次例項

最近鄰： import cv2 import numpy as np def function(img): height,width,channels =img.shape emptyImage=np.zeros((2048,2048,channels),np.uint8)

[Python影象處理]十一.影象銳化與邊緣檢測之Roberts運算元、Prewitt運算元、Sobel運算元和Laplacian運算元

Roberts運算元 Roberts運算元即為交叉微分演算法，它是基於交叉差分的梯度演算法，通過區域性差分計算檢測邊緣線條。常用來處理具有陡峭的第噪聲影象，當影象邊緣接近於正45度或負45度時，該演算法處理效果更理想，其

(九)OpenCV-Python學習—影象傅立葉變換

　　對於二維圖片，可以對其進行傅立葉變換，獲取圖片的頻譜資訊。頻譜有很多應用，包括顯著性檢測，卷積定理，頻率域濾波等，下面是圖片傅立葉變換的一些基本概念：

[Opencv]基於arm64和Python2、Python3的opencv-python-contrib編譯

前言 　　最近基於輕舟無人小車上在做車道線檢測和紅綠燈小車，但是其板子是ARM 64的，為了能夠在ubuntu18.04下的melodic版本的ROS1中使用opencv-contrib相關的函式，只能自己編譯，當然，編譯的版本是Opencv4.5.0和

opencv之影象的載入、顯示和儲存

目錄簡介測試程式碼 簡介 載入影象： cv::imread() 建立影象視窗： cv::namedWindow() 顯示影象：cv::imshow()

OpenCV Python（3、直方圖的計算與顯示

計算並顯示直方圖 與C++中一樣，在Python中呼叫的OpenCV直方圖計算函式為cv2.calcHist。

Opencv-在影象上繪製形狀（染色、直線、矩形、圓、文字）

博主的個人學習筆記^^ Opencv-在影象上繪製形狀（染色、直線、矩形、圓、文字）

OpenCV-Python系列之影象的幾何變換

影象翻轉 影象翻轉有多種方式，包括使用固定的API以及使用numpy進行操作等等。