OpenCV-Python 框架

特别鸣谢：CodecWang 提供的cv教程 https://github.com/CodecWang/opencv-python-tutorial
读图
- imread() 是基本读图函数，其有两个参数
  - filename：给出图片的绝对路径或者相对路径
  - flags：指定读取图像的方式，可以为 cv2.IMREAD_COLOR 彩色图 (1), cv2.IMREAD_GRAYSCALE 灰度图 (0), cv2.IMREAD_UNCHANGED 包含透明通道的彩色图 (-1)
- imshow() 是显示读入图片，有两个参数
  - window_name：窗口的名称
  - img：上文读入图片的变量
  - 窗口尺寸是自动给定的
- waitKey() 是让窗口等待响应，0 是无限长等待，非零是等待该长度的 ms
- imwrite() 两个参数
  - 第一个是输出路径，包括对象名及其后缀
  - 第二个是图片变量
- cvtColor() 两个参数
  - frame：图片对象变量
  - tar_color：目标颜色，常见的有灰度图 cv.COLOR_BGR2GRAY
按键响应
- if cv2.waitKey(1) == ord(‘q’): 表示响应 q 键执行操作
- 这个同时具有限制帧频 1000 Hz
打开摄像头
- VideoCapture() 打开对应编号的摄像头
  - 我们令变量 capture = cv.VideoCapture(0)
- ret, frame = capture.read() 返回两个参数
  - ret 第一个参数表示返回状态，如果状态为 1 则表示成功
  - frame 第二个参数表示读图的数据
- 我们如果对一个打开摄像头之后的函数执行 while 那么我们得到的就是一个实时的视频了
- capture.get() 是获得摄像头的几个参数，常见的如下
  - cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES：获取视频文件中的当前帧索引
  - cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH：获取帧的宽度 (HEIGHT 就是高度)
  - cv2.CAP_PROP_BRIGHTNESS：获取图像的亮度
  - cv2.CAP_PROP_CONTRAST：获取图像的对比度等等
- capture.set() 可以设置对应的参数
  - 第一个参数就是对应的参数编号（或者用上面的枚举也可以）
  - 第二个参数就是具体值
图像处理
- px = img[100,90] 中 px 获得的是坐标 [100,90] 的像素值，如果为彩色图像，结果为 BGR 三个色道的值；灰度图为一个数字；如果获取函数为 px = img[100,90,0] 则表示只获取其中的蓝色色道值，其他不考虑
- 修改像素的方式就是 img[a,b,c] = [255,255,255] 之类的
- img.shape 返回图片的长宽和通道数（3个参数）
- img.dtype 返回图片数据类型（uint8）
- img.size 返回图片的内存占有，即shape 返回参数的积 (.bmp 的内存算法)
- 图像截取（ROI）face = img[100:200, 115:188] 表示竖直 (100,200) 水平(115,188)
颜色处理
- HSV: H 表示色调，范围 [0,179]; S 表示饱和度，范围 [0,255]; 明度 V，范围 [0,255]
- 我们可以将彩色的图片转换为HSV 计量，通过 COLOR_BGR2HSV
- mask = cv2.inRange(src, lower_bound, upper_bound) 两个 bound 都是 numpy 数组，只有在两个之间的像素才会提取
- 分割：将颜色渐变的图像变成分明的分割
  - ret, threshold_image = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) 的参数有四个
    - src 输入图像，一般是灰度图
    - thresh：是用于进行阈值化的阈值。图像中的像素值高于阈值的将被设为 maxval，低于阈值的将被设为0。
    - maxval：是当像素值高于阈值时设置的值，通常为255。
    - type：是阈值化的类型，决定了阈值化的方式。常用的类型有：
      - cv2.THRESH_BINARY：二进制阈值化。超过阈值的像素值设为 maxval，低于阈值的像素值设为0。
      - cv2.THRESH_BINARY_INV：反二进制阈值化。超过阈值的像素值设为0，低于阈值的像素值设为 maxval。
      - cv2.THRESH_TRUNC：截断阈值化。超过阈值的像素值设为阈值，低于阈值的像素值保持不变。
      - cv2.THRESH_TOZERO：被阈值截断为0。低于阈值的像素值设为0，高于阈值的像素值保持不变。
      - cv2.THRESH_TOZERO_INV：反被阈值截断为0。高于阈值的像素值设为0，低于阈值的像素值保持不变。
  - 自适应阈值：图片会寻找合理的部分进行阈值处理 threshold_image = cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C) 需要 5 个参数
    - 前两者同上
    - adaptiveMethod 有两个取值可能
      - cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：基于均值的自适应阈值。
      - cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：基于高斯加权值的自适应阈值。
    - 阈值类型只能选二进制和反二进制两种
    - blockSize 是计算阈值局部区域大小，是一个奇数
    - C：是从计算的均值或高斯加权平均值中减去的常数。通常为正数。
图像几何功能
人脸识别功能