PythonOpenCV教程从入门到精通的全面指南文末送书

见贤思齐

文章目录PythonOpenCV从入门到精通1.安装OpenCV2.基本操作2.1读取和显示图像2.2图像基本操作3.图像处理3.1图像转换3.2图像阈值处理3.3图像平滑4.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测4.2轮廓检测5.高级操作5.1特征检测5.2目标跟踪5.3深度学习与OpenCVPythonOpenCV从入门到精通【文末送书】PythonOpenCV从入门到精通OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了数百个计算机视觉算法，可以广泛应用于图像处理、视频分析、人脸识别、物体检测等领域。本文将带你从入门到精通，全面了解如何使用OpenCV进行各种图像和视频处理任务。1.安装OpenCV在使用OpenCV之前，首先需要安装它。你可以通过pip安装OpenCV：pipinstallopencv-pythonpipinstallopencv-python-headless12如果你需要一些附加功能，比如高效的图像处理库，你还可以安装以下包：pipinstallopencv-contrib-python12.基本操作2.1读取和显示图像读取和显示图像是OpenCV的基本功能之一。我们可以使用cv2.imread()读取图像，用cv2.imshow()显示图像。importcv2#读取图像image=cv2.imread('path_to_image.jpg')#显示图像cv2.imshow('Image',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()1234567892.2图像基本操作我们可以对图像进行各种基本操作，比如获取图像尺寸、裁剪图像、修改图像像素值等。#获取图像尺寸height,width,channels=image.shapeprint(f"Height:{height},Width:{width},Channels:{channels}")#裁剪图像cropped_image=image[100:400,200:600]#修改图像像素值image[50,50]=[0,0,255]#将(50,50)像素点设为红色1234567893.图像处理3.1图像转换我们可以将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间，比如从BGR到灰度图像。#转换为灰度图像gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('GrayImage',gray_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()123453.2图像阈值处理图像阈值处理是将图像二值化的过程。#应用阈值_,thresholded_image=cv2.threshold(gray_image,127,255,cv2.THRESH_BINARY)cv2.imshow('ThresholdedImage',thresholded_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()123453.3图像平滑图像平滑（或模糊）是降低图像噪声的一种方法。#使用高斯模糊blurred_image=cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0)cv2.imshow('BlurredImage',blurred_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()123454.边缘检测和轮廓4.1Canny边缘检测Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法。#Canny边缘检测edges=cv2.Canny(gray_image,100,200)cv2.imshow('Edges',edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()123454.2轮廓检测轮廓检测用于检测图像中的形状。#轮廓检测contours,_=cv2.findContours(thresholded_image,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)cv2.drawContours(image,contours,-1,(0,255,0),2)cv2.imshow('Contours',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()1234565.高级操作5.1特征检测OpenCV提供了多种特征检测算法，比如SIFT、SURF等。#使用SIFT检测特征点sift=cv2.SIFT_create()keypoints=sift.detect(gray_image,None)image_with_keypoints=cv2.drawKeypoints(image,keypoints,None,flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)cv2.imshow('Keypoints',image_with_keypoints)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()12345675.2目标跟踪目标跟踪是视频处理中的一个重要应用。#初始化视频捕捉cap=cv2.VideoCapture('path_to_video.mp4')#初始化跟踪器tracker=cv2.TrackerKCF_create()_,frame=cap.read()bbox=cv2.selectROI(frame,False)tracker.init(frame,bbox)whileTrue:ret,frame=cap.read()ifnotret:breaksuccess,bbox=tracker.update(frame)ifsuccess:p1=(int(bbox[0]),int(bbox[1]))p2=(int(bbox[0]+bbox[2]),int(bbox[1]+bbox[3]))cv2.rectangle(frame,p1,p2,(255,0,0),2,1)cv2.imshow('Tracking',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()12345678910111213141516171819202122232425265.3深度学习与OpenCVOpenCV也可以与深度学习模型集成，用于更复杂的任务，如人脸识别、对象检测等。#加载预训练的深度学习模型net=cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt','weights.caffemodel')#读取图像并进行预处理blob=cv2.dnn.blobFromImage(image,1.0,(224,224),(104.0,177.0,123.0))#进行前向传播net.setInput(blob)detections=net.forward()#处理检测结果foriinrange(detections.shape[2]):confidence=detections[0,0,i,2]ifconfidence>0.5:box=detections[0,0,i,3:7]*np.array([width,height,width,height])(startX,startY,endX,endY)=box.astype("int")cv2.rectangle(image,(startX,startY),(endX,endY),(0,255,0),2)cv2.imshow('Detections',image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()123456789101112131415161718192021PythonOpenCV从入门到精通【文末送书】购书链接：JD：https://item.jd.com/13409660.html当当：https://product.dangdang.com/29294856.html适读人群：如果读者有Python基础，想系统学习OpenCV，那么本书对于你来说是不错的选择。《PythonOpenCV从入门到精通》以入门为主、进阶为辅，提供了从PythonOpenCV入门到编程高手所必需的各项知识。（1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉开发领域的主流核心技术。（2）由浅入深，循序渐进。本书引领读者按照基础入门→核心框架→项目实战循序渐进地学习，符合认知规律。（3）边学边练，学以致用。130个应用实例+1个行业项目案例+136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。（4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多“注意”“说明”“技巧”等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。（5）在线解答，高效学习。在线答疑QQ及技术支持网站，不定期进行在线直播课程。内容简介《PythonOpenCV从入门到精通》以在Python开发环境下运用OpenCV处理图像为主线，全面介绍OpenCV提供的处理图像的方法。全书共分为16章，包括Python与OpenCV、搭建开发环境、图像处理的基本操作、像素的操作、色彩空间与通道、绘制图形和文字、图像的几何变换、图像的阈值处理、图像的运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别以及MR智能视频打卡系统。本书图文丰富，直观呈现处理后的图像与原图之间的差异；在讲解OpenCV提供的方法时，列举了其中的必选参数和可选参数，读者能更快地掌握方法的语法格式；最后一章以MR智能视频打卡系统为例，指导读者系统地运用OpenCV解决工作中的实际问题。本书专注于图像处理本身，尽可能忽略图像处理算法的具体实现细节，降低阅读和学习的难度，有助于读者更好更快地达到入门的目的。此外，本书资源包中提供了完整的示例源码、要使用到的图像等配套学习资源。作者简介明日科技，全称是吉林省明日科技有限公司，是一家专业从事软件开发、教育培训以及软件开发教育资源整合的高科技公司，其编写的教材非常注重选取软件开发中的必需、常用内容，同时也很注重内容的易学、方便性以及相关知识的拓展性，深受读者喜爱。其教材多次荣获“全行业优秀畅销品种”“全国高校出版社优秀畅销书”等奖项，多个品种长期位居同类图书销售排行榜的前列。前言/序言OpenCV的设计初衷是提供易于使用的计算机视觉接口，以帮助开发人员在实际开发中快速建立精巧的视觉应用。为此，OpenCV库包含了从计算机视觉各个领域衍生出来的500多种方法。这使得OpenCV自测试版发布以来，就被广泛地应用在安保行业、航空领域和其他高精尖的科研工作中。近年来，随着Python语言的强势崛起，PythonOpenCV已经成为一个很好的学习方向。本书内容本书的写作思路是以入门为主、进阶为辅。全书共分4篇。第1篇：入门篇。本篇包括Python与OpenCV、搭建开发环境、图像处理的基本操作、像素的操作和色彩空间与通道。这些内容的作用相当于“扫盲”，即完成一个从“什么都不知道”到“掌握关键知识点”的转变过程，为学习后面的内容奠定基础。第2篇：基础篇。本篇介绍了绘制图形和文字、图像的几何变换、图像的阈值处理和图像的运算。学习完这一部分后，读者不仅能够直观地看到运用OpenCV处理图像后的效果，还能够了解OpenCV程序的编码步骤和注意事项。第3篇：进阶篇。本篇的内容较多，包含了6章内容，分别是模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理以及人脸检测和人脸识别。这6章内容虽然相对独立，但是在实际开发过程中，是相辅相成、相得益彰的。第4篇：项目篇。本篇通过一个完整的小型MR智能视频打卡系统，按照“需求分析→系统设计→文件系统设计→数据实体模块设计→工具模块设计→服务模块设计→程序入口设计”顺序，手把手指导读者运用PythonOpenCV完成软件项目的开发实践。本书特点主流技术，全面覆盖：本书内容丰富，涵盖了OpenCV图像处理技术的方方面面，如图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。深入浅出，通俗易懂：本书专注于图像处理本身，在编写过程中尽量避免使用过多的专业名词，尽可能忽略图像处理算法的具体实现细节，降低阅读和学习难度，读者更易入门和上手。学练结合，凸显效果：本书实例丰富，提供了130个应用实例，读者可边学边练，更快地掌握PythonOpenCV的编码步骤和关键技术。此外，通过对比原图，可更直观地看到图像经过处理后的效果。项目实战，累积经验：本书给出了MR智能视频打卡系统的完整项目开发过程，手把手指导读者进行需求分析、系统设计，编写出能实现各模块指定功能的代码，积累项目开发经验。小栏目，大提醒：本书使用了很多“注意”“说明”等小栏目，目的是让读者在学习过程中快速熟悉容易出错的地方，快速理解关键知识点，轻松掌握编程步骤，积累编程技巧。读者对象初学编程的自学者、编程爱好者、大中专院校的老师和学生、相关培训机构的老师和学员、毕业设计的学生、初中级程序开发人员、程序测试及维护人员、参加实习的“菜鸟”程序员。读者服务本书配套的学习资源，读者可登录清华大学出版社网站，在对应图书页面下获取其下载方式。本书为黑白印刷，为方便读者学习，将书中彩色效果的图片上传至云盘，读者可扫描图书封底的“文泉云盘”二维码，获取其下载方式。致读者感谢您购买本书，希望本书能成为您编程路上的领航者。“零门槛”学编程，一切皆有可能。祝读书快乐！