OpenCV完全入门：环境搭建到特征检测实战

OpenCV完全入门：环境搭建到特征检测实战

在数字化时代，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的人脸解锁到自动驾驶汽车的环境感知，从医疗影像的智能诊断到工业生产线上的自动检测，计算机视觉正在以前所未有的速度改变着世界。而OpenCV作为最流行的开源计算机视觉库之一，无疑是进入这个领域的最佳敲门砖。

计算机视觉是一种利用计算机和相应的算法来模拟人类视觉过程的技术。它涉及从图像或视频中提取信息、分析和理解内容，并做出相应的决策。计算机视觉技术可以用于识别、分类、检测、跟踪对象，以及测量物体的属性等。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和计算机视觉的算法和工具。OpenCV最初由Intel发起，现已成为一个开放的社区项目，支持跨平台，可以在多种操作系统（如Windows、Linux、macOS等）上运行。

OpenCV的主要功能包括：

1. 图像处理：图像读取、保存、旋转、缩放、裁剪、滤波、边缘检测等
2. 特征检测和描述：SIFT、SURF、ORB、FAST等特征检测和描述算法
3. 计算机视觉：物体识别、人脸识别、手势识别、图像分割等
4. 机器视觉：机器学习、统计模型、优化算法等
5. 嵌入式系统：支持在树莓派、Arduino等嵌入式系统中运行

在开始使用OpenCV之前，首先需要在你的开发环境中安装它。以下是几种常见平台的安装方法：

使用pip安装（推荐）

pip install opencv-python

如果需要额外模块如contrib包，可运行：

pip install opencv-contrib-python

使用conda安装（适用于Anaconda用户）

conda create -n myenv python=3.x
conda activate myenv
conda install -c conda-forge opencv

使用虚拟环境

创建并激活虚拟环境后，在其中安装OpenCV：

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate   # Unix 或 macOS
myenv\Scripts\activate      # Windows
pip install opencv-python

图像读取与显示

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
image = cv2.imread('example_image.jpg')

# 显示图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Example Image')
plt.axis('off')
plt.show()

基本图像操作

# 调整图像大小
resized_image = cv2.resize(image, (300, 200))

# 裁剪图像
cropped_image = image[50:150, 50:250]

# 旋转图像
(rows, cols) = image.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 显示处理后的图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Resized Image')
plt.axis('off')
plt.show()

plt.imshow(cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Cropped Image')
plt.axis('off')
plt.show()

plt.imshow(cv2.cvtColor(rotated_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Rotated Image')
plt.axis('off')
plt.show()

图像滤波与平滑

# 高斯滤波
smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 显示平滑后的图像
plt.imshow(cv2.cvtColor(smoothed_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Smoothed Image')
plt.axis('off')
plt.show()

边缘检测

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

# 显示边缘检测结果
plt.imshow(edges, cmap='gray')
plt.title('Edge Detection')
plt.axis('off')
plt.show()

特征提取

# SIFT特征提取
sift = cv2.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None)

# 显示关键点
image_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(image, keypoints, None)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image_with_keypoints, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Image with Keypoints')
plt.axis('off')
plt.show()

目标检测

# 使用预训练的Haar级联分类器进行人脸检测
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, 1.3, 5)

# 在图像上绘制检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Face Detection')
plt.axis('off')
plt.show()

中文路径读取问题

def cv_imread(filePath):
    '''
    cv2读取图像，解决imread不能读取中文路径的问题
    :param filePath: 图像路径
    :return: 返回读取好的图像
    '''
    cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),-1)
    return cv_img

图像色彩空间转换

# BGR转RGB
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

数据类型和矩阵参数

• 一般的图像文件格式使用的是Unsigned 8bits，cv::Mat矩阵对应的参数类型就是CV_8UC1，CV_8UC3。
• float 是32位的，对应cv::Mat数据结构参数就是CV_32FC1，CV_32FC2，CV_32FC3。
• double是64位，对应cv::Mat数据结构参数：CV_64FC1，CV_64FC2，CV_64FC3等。

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计算机视觉是一个充满魅力的领域，而OpenCV则是开启这扇大门的钥匙。通过不断学习和实践，你将能够掌握这门技术，创造出令人惊叹的应用。记住，最好的学习方式就是动手实践，所以不要犹豫，现在就开始你的计算机视觉之旅吧！