OpenCV 实战：从图像处理到深度学习的全面指南

2023-08-07 800

本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。

1. OpenCV简介

什么是OpenCV？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成，同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

# 导入OpenCV库
import cv2

# 打印OpenCV版本
print(cv2.__version__)

输出：

4.5.2

OpenCV的设计目标是提供一套简单而且可扩展的计算机视觉库，使得它能够方便地在实际的应用、研究、开发中被使用。

OpenCV的历史与发展

OpenCV的起源可以追溯到1999年，当时在英特尔公司由一群热情的研发工程师开始进行开发。2000年，OpenCV以开源的方式发布，旨在推动计算机视觉的发展并帮助更多人应用这一技术。自此之后，OpenCV已经不断发展，增加了大量新的功能，并已成为全球最流行的计算机视觉库之一。

OpenCV的应用领域

OpenCV具有极广的应用领域，它包括但不限于：

人脸识别和物体识别：这是OpenCV的一项重要功能，应用在许多领域，如安全监控、交互设计等。
图像和视频分析：如图像增强、图像分割、视频跟踪等。
图像合成和3D重建：在图像处理和计算机视觉领域，OpenCV可以用于创建AR或VR效果，生成3D模型等。
机器学习：OpenCV内置了大量的机器学习算法，可以用于图像分类、聚类等任务。
深度学习：OpenCV中的dnn模块提供了一系列深度学习模型的接口，用户可以加载预训练模型进行图像识别、目标检测等任务。

# 例如，以下代码展示了如何使用OpenCV进行图像读取和显示
import cv2

# 读取一张图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

综上，OpenCV凭借其强大的功能、开源的优势以及广泛的应用领域，成为了学者和工业界的重要工具。

2. OpenCV的安装与配置

OpenCV的安装方式根据不同的操作系统和使用环境有所不同。以下我们将分别介绍在Windows、Linux和Mac OS下的安装方式，以及如何配置Python环境使用OpenCV。

OpenCV在Windows系统下的安装

在Windows系统下，推荐使用Python的包管理工具pip来安装OpenCV。你可以在命令行中运行以下命令来安装：

pip install opencv-python

如果你需要使用到OpenCV的额外模块（如xfeatures2d等），可以安装opencv-contrib-python包：

pip install opencv-contrib-python

OpenCV在Linux系统下的安装

在Linux系统下，我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端，运行以下命令：

pip install opencv-python

同样，如果你需要使用到OpenCV的额外模块，可以安装opencv-contrib-python包：

pip install opencv-contrib-python

OpenCV在Mac OS系统下的安装

在Mac OS下，我们同样可以使用pip来安装OpenCV。打开终端，运行以下命令：

pip install opencv-python

如果你需要使用到OpenCV的额外模块，可以安装opencv-contrib-python包：

pip install opencv-contrib-python

配置Python环境使用OpenCV

安装完成OpenCV后，我们可以在Python环境中导入cv2模块来使用OpenCV的功能。你可以创建一个新的Python脚本，然后在其中输入以下代码来测试OpenCV是否安装成功：

import cv2

# 打印OpenCV版本
print(cv2.__version__)

如果输出了你所安装的OpenCV版本号，那么恭喜你，你已经成功安装并配置好了OpenCV！

总的来说，无论是在Windows、Linux还是Mac OS系统下，安装和使用OpenCV都是相对简单的。只需要几个简单的命令，就可以开始你的OpenCV之旅了。

3. OpenCV基础

在此部分，我们将介绍一些OpenCV的基础知识，包括图像的载入、显示和保存，以及图像的基本操作和色彩空间的转换。

图像的载入、显示和保存

在OpenCV中，我们通常使用imread()函数来载入一张图像，使用imshow()函数来显示一张图像，使用imwrite()函数来保存一张图像。

以下是一个示例：

import cv2

# 载入一张图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 保存图像
cv2.imwrite('new_image.jpg', img)

图像的基础操作

OpenCV提供了一系列的函数来进行图像的基础操作，包括但不限于：

获取和修改像素值
获取图像的基本属性（如大小、通道数、像素数等）
设置图像的ROI（Region of Interest）
拆分和合并图像通道

# 获取和修改像素值
px = img[100,100]
print(px)

# 修改像素值
img[100,100] = [255,255,255]
print(img[100,100])

# 获取图像属性
print(img.shape)
print(img.size)
print(img.dtype)

# 设置ROI
roi = img[100:200, 100:200]

# 拆分和合并图像通道
b,g,r = cv2.split(img)
img = cv2.merge((b,g,r))

图像色彩空间的转换

OpenCV提供了200+种颜色空间的转换方法，但是我们最常用的还是RGB<->Gray和RGB<->HSV的转换。

我们可以使用cv2.cvtColor()函数来进行颜色空间的转换，如下例：

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

# 转换为HSV图像
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

这是OpenCV基础操作的简单介绍，这些操作是我们在进行更高级的图像处理之前需要掌握的基础知识。

4. 图像处理与计算机视觉基础

在计算机视觉中，图像处理是一个关键的环节，它包括图像阈值化、边缘检测、图像滤波、图像形态学操作和图像二值化等操作。下面我们将一一介绍。

图像阈值化

图像阈值化是将图像从灰度转换为二值化图像的过程，OpenCV提供了cv2.threshold()函数来进行这项操作。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像并转为灰度图
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 阈值化处理
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理结果
cv2.imshow('threshold',thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

边缘检测

边缘检测是计算机视觉中的常见任务，它可以用来识别图像中的物体。Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法，OpenCV中可以使用cv2.Canny()函数来进行Canny边缘检测。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

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

# 显示处理结果
cv2.imshow('edges',edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像滤波

图像滤波是计算机视觉中常见的图像预处理方法，OpenCV提供了各种滤波函数，如cv2.filter2D()、cv2.blur()、cv2.GaussianBlur()等。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 使用高斯滤波进行图像平滑处理
blur = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

# 显示处理结果
cv2.imshow('blur',blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像形态学操作

形态学操作是基于图像形状的一系列操作，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。OpenCV提供了cv2.erode()、cv2.dilate()、cv2.morphologyEx()等函数来进行形态学操作。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 创建一个5x5的结构元素
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)

# 进行膨胀操作
dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)

# 显示处理结果
cv2.imshow('dilation',dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像二值化

二值化是将图像处理为只有两个颜色的过程，也就是将图像处理为黑白两色。二值化后的图像对于很多图像处理任务（如边缘检测、物体识别等）有很大的帮助，OpenCV中可以使用cv2.threshold()函数来进行二值化操作。

import cv2
import numpy as np

# 载入图像
img = cv2.imread('image.jpg',0)

# 进行二值化操作
ret,thresh1 = cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理结果
cv2.imshow('binary',thresh1)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上是图像处理与计算机视觉的基础知识，掌握这些知识，就可以进行更复杂的图像处理任务了。

5. OpenCV实战案例

人脸检测

首先，我们来实现一个简单的人脸检测程序。这个程序可以读取一个图像，然后使用预训练的Haar级联分类器检测图像中的人脸。

import cv2

# 加载预训练的人脸级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图像
img = cv2.imread('face.jpg')

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

# 使用级联分类器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 为每个检测到的人脸绘制一个矩形
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Faces found', img)
cv2.waitKey(0)

实时人脸检测

接下来，我们来实现一个实时的人脸检测程序。这个程序可以实时地从摄像头捕获视频，并检测视频中的人脸。

import cv2

# 加载预训练的人脸级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用级联分类器检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 为每个检测到的人脸绘制一个矩形
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Faces found', frame)

    # 按'q'退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

目标跟踪

接下来的实战案例是使用MeanShift算法进行目标跟踪。我们将从视频中选择一个目标，然后在后续的帧中跟踪这个目标。

import cv2
import numpy as np

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 读取第一帧
ret, frame = cap.read()

# 设置初始的窗口位置
r, h, c, w = 240, 100, 400, 160
track_window = (c, r, w, h)

# 设置初始的ROI用于跟踪
roi = frame[r:r+h, c:c+w]
hsv_roi = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask = cv2.inRange(hsv_roi, np.array((0., 60., 32.)), np.array((180., 255., 255.)))
roi_hist = cv2.calcHist([hsv_roi], [0], mask, [180], [0, 180])
cv2.normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

# 设置终止条件，迭代10次或者至少移动1次
term_crit = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 1)

while(True):
    ret, frame = cap.read()

    if ret == True:
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        dst = cv2.calcBackProject([hsv], [0], roi_hist, [0, 180], 1)
        
        # 使用MeanShift算法找到新的位置
        ret, track_window = cv2.meanShift(dst, track_window, term_crit)
        
        # 在图像上画出新的窗口位置
        x, y, w, h = track_window
        img2 = cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), 255, 2)
        cv2.imshow('img2', img2)
        
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

边缘检测

边缘检测是图像处理中的重要步骤，它可以帮助我们从图像中识别出物体的轮廓。下面的实战案例是使用Canny算法进行边缘检测。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('road.jpg', 0)

# 使用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 50, 150)

# 显示原图和边缘检测结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Edge Image', edges)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像拼接

图像拼接是将两个或多个图像在一定的几何和光度条件下拼接在一起，形成一个包含了所有输入图像视场的大视场图像。以下实战案例将展示如何使用OpenCV进行图像拼接。

import cv2
import numpy as np

# 读取两个图像
img1 = cv2.imread('road1.jpg')
img2 = cv2.imread('road2.jpg')

# 将两个图像拼接成一个图像
stitcher = cv2.Stitcher.create()
result, pano = stitcher.stitch([img1, img2])

if result == cv2.Stitcher_OK:
    cv2.imshow('Panorama', pano)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
else:
    print("Error during stitching.")

6. 深度学习与OpenCV

OpenCV库不仅提供了大量的基本图像处理函数，还为深度学习领域提供了强大的支持。它可以用来加载预训练的模型，并使用这些模型进行图像分类、对象检测、图像分割等任务。下面我们将通过一些实战案例来深入了解OpenCV如何应用在深度学习中。

加载预训练模型

首先，我们将学习如何加载一个预训练的模型。我们将使用OpenCV中的DNN模块，该模块支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe等。

import cv2

# 加载预训练的模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('bvlc_googlenet.prototxt', 'bvlc_googlenet.caffemodel')

图像分类

接下来，我们将使用加载的模型进行图像分类。我们将对一个图像进行预处理，然后将其输入到模型中，获取分类结果。

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('bvlc_googlenet.prototxt', 'bvlc_googlenet.caffemodel')

# 加载标签名
with open('synset_words.txt', 'r') as f:
    labels = f.read().strip().split("\n")

# 加载图像，并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1, (224, 224), (104, 117, 123))

# 将图像输入到网络中，进行前向传播，得到输出结果
net.setInput(blob)
outputs = net.forward()

# 获取预测结果
class_id = np.argmax(outputs)
label = labels[class_id]

print('Output class:', label)

物体检测

此外，我们还可以使用预训练的模型进行物体检测。我们将使用预训练的YOLO模型来检测图像中的物体。

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')

# 加载图像，并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 将图像输入到网络中，进行前向传播，得到输出结果
net.setInput(blob)
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outputs = net.forward(output_layers)

# 处理网络的输出结果
for output in outputs:
    for detection in output:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        
        if confidence > 0.5:
            # 将检测到的物体在图像上标记出来
            center_x, center_y, w, h = map(int, detection[0:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]]))
            x = center_x - w // 2
            y = center_y - h // 2
            cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是OpenCV在深度学习中的应用示例，希望这些案例可以帮助你更好地理解如何使用OpenCV进行深度学习任务。

总结与展望

在这篇博客中，我们探讨了如何使用OpenCV进行各种图像处理和深度学习任务。从最基本的图像读取和显示，到复杂的图像变换、图像分割、边缘检测，再到深度学习的图像分类和物体检测，我们都有详细的代码和解释。

OpenCV是一个强大而且易于使用的库，它为图像处理和计算机视觉提供了许多工具。无论你是一名研究者，还是一名开发者，或者只是一个对图像处理和计算机视觉感兴趣的初学者，OpenCV都可以帮助你快速实现你的想法。

未来，OpenCV还将继续发展，加入更多的功能和工具。例如，OpenCV的开发者已经在考虑如何更好地支持3D图像处理和增强现实技术。同时，随着深度学习的发展，OpenCV也将继续提供更好的支持，包括加载更多的预训练模型，以及提供更多的工具来帮助开发者训练自己的模型。

总的来说，OpenCV是图像处理和计算机视觉领域的一个重要工具，无论你是初学者还是专家，都应该熟练掌握这个库。希望这篇博客能对你有所帮助，如果你有任何问题，欢迎随时向我提问。

如有帮助，请多关注个人微信公众号：【TechLead】分享AI与云服务研发的全维度知识，谈谈我作为TechLead对技术的独特洞察。 TeahLead KrisChang，10+年的互联网和人工智能从业经验，10年+技术和业务团队管理经验，同济软件工程本科，复旦工程管理硕士，阿里云认证云服务资深架构师，上亿营收AI产品业务负责人。

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/6723965/blog/10092372

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

高通等芯片巨头成立 RISC-V 处理器合资企业

一群著名的芯片制造商正在合资组建一家新企业，旨在通过支持下一代硬件来推动 RISC-V 在全球的采用发展。公司成立尚需获得各辖区监管部门的批准。该合资企业计划设立在德国，旨在加速基于开源 RISC-V 架构的未来产品的商业化；参与者包括博世集团、英飞凌科技、Nordic Semiconductor、恩智浦半导体以及高通科技。公告指出，该公司将作为单一来源来支持基于 RISC-V 的兼容产品、提供参考架构并帮助建立行业广泛使用的解决方案。最初的应用重点将是汽车，但最终将扩展到移动和物联网领域。 “RISC-V 的核心是鼓励创新，允许任何公司基于开源指令集开发尖端的定制硬件。RISC-V 技术的进一步采用将促进电子行业更加多元化——降低小型和新兴公司的进入壁垒，并提高老牌公司的可扩展性。” 该公司呼吁行业协会、领导者和政府共同支持这一举措，并声称此举将有助于提高更广泛的半导体生态系统的弹性。高通产品管理高级副总裁 Ziad Asghar 称：“高通技术公司对 RISC-V 的投资已超过五年，我们已将 RISC-V 微控制器集成到我们的许多商业平台中。我们相信 RISC-V 的开源指令...

2023-08-07

788

龙芯正在为 LoongArch 架构开发龙芯二进制翻译功能(Loongson Binary Translationm, LBT)，以便在该架构上进行 MIPS / x86 / Arm 二进制翻译。除此之外，LoongArch 的其他功能现在也计划添加到即将到来的 Linux 6.6 内核。根据科技媒体 Phoronix 的报道，除了将在 Linux 6.6 中推出 Loongson 二进制翻译的内核侧功能外，LoongArch SIMD 相关的工作还包括在内核中启用 LSX 和 LASX。Linux 6.5 已初步支持 LSX 和 LASX SIMD。Linux 6.6 包含针对 SIMD 优化的 XOR 例程、SIMD 恢复、SIMD 综合征计算和其他相关添加功能。在 Linux 6.6 中，龙芯还为 LoongArch 架构实现了一些通用的 Linux 内核功能。这些工作包括 KFENCE 支持、Kernel Sanitizer 支持、Kcov 覆盖率支持和其他内核改进。详情查看Linux 内核提交信息。

2023-08-07

819

资源下载

更多资源

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

OpenCV 实战：从图像处理到深度学习的全面指南

1. OpenCV简介

什么是OpenCV？

OpenCV的历史与发展

OpenCV的应用领域

2. OpenCV的安装与配置

OpenCV在Windows系统下的安装

OpenCV在Linux系统下的安装

OpenCV在Mac OS系统下的安装

配置Python环境使用OpenCV

3. OpenCV基础

图像的载入、显示和保存

图像的基础操作

图像色彩空间的转换

4. 图像处理与计算机视觉基础

图像阈值化

边缘检测

图像滤波

图像形态学操作

图像二值化

5. OpenCV实战案例

人脸检测

实时人脸检测

目标跟踪

边缘检测

图像拼接

6. 深度学习与OpenCV

加载预训练模型

图像分类

物体检测

总结与展望

高通等芯片巨头成立 RISC-V 处理器合资企业

龙芯为 Linux 6.6 内核积极实现更多功能，以支持 LoongArch 架构

相关文章

发表评论

资源下载

优质分享App

Mario

Nacos

Spring

欢迎您来访！