50 行代码,看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理!

50 行代码,看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理!
2020年07月03日 09:36 CSDN

本文来自博客专栏《Python》

本专栏专注于Python项目实战开发应用

初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助,项目演示效果如下:

1、导入库文件

这里主要使用PySimpleGUI、cv2和numpy库文件,PySimpleGUI库文件实现GUI可视化,cv2库文件是Python的OpenCV接口文件,numpy库文件实现数值的转换和运算,均可通过pip导入。

import PySimpleGUI as sg #pip install pysimplegui

import cv2 #pip install opencv-python

import numpy as np #pip install numpy

2、设计GUI

基于PySimpleGUI库文件实现GUI设计,本项目界面设计较为简单,设计800X400尺寸大小的框图,浅绿色背景,主要由摄像头界面区域和控制按钮区域两部分组成。效果如下所示:

GUI代码如下所示:

#背景色

sg.theme('LightGreen')

#定义窗口布局

layout = [

[sg.Image(filename='', key='image')],

[sg.Radio('None', 'Radio', True, size=(10, 1))],

[sg.Radio('threshold', 'Radio', size=(10, 1), key='thresh'),

sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='thresh_slider')],

[sg.Radio('canny', 'Radio', size=(10, 1), key='canny'),

sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='canny_slider_a'),

sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='canny_slider_b')],

[sg.Radio('contour', 'Radio', size=(10, 1), key='contour'),

sg.Slider((0, 255), 128, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='contour_slider'),

sg.Slider((0, 255), 80, 1, orientation='h', size=(20, 15), key='base_slider')],

[sg.Radio('blur', 'Radio', size=(10, 1), key='blur'),

sg.Slider((1, 11), 1, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='blur_slider')],

[sg.Radio('hue', 'Radio', size=(10, 1), key='hue'),

sg.Slider((0, 225), 0, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='hue_slider')],

[sg.Radio('enhance', 'Radio', size=(10, 1), key='enhance'),

sg.Slider((1, 255), 128, 1, orientation='h', size=(40, 15), key='enhance_slider')],

[sg.Button('Exit', size=(10, 1))]

]

#窗口设计

window = sg.Window('OpenCV实时图像处理',

layout,

location=(800, 400),

finalize=True)

3、调用摄像头

打开电脑内置摄像头,将数据显示在GUI界面上,效果如下所示:

代码如下所示:

4、实时图像处理

4.1、阈值二值化

进行阈值二值化操作,大于阈值values['thresh_slider']的,使用255表示,小于阈值values['thresh_slider']的,使用0表示,效果如下所示:

代码如下所示:

if values['thresh']:

frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)[:, :, 0]

frame = cv2.threshold(frame, values['thresh_slider'], 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

4.2、边缘检测

进行边缘检测,values['canny_slider_a']表示最小阈值,values['canny_slider_b']表示最大阈值,效果如下所示:

代码如下所示:

if values['canny']:

frame = cv2.Canny(frame, values['canny_slider_a'], values['canny_slider_b'])

4.3、轮廓检测

轮廓检测是形状分析和物体检测和识别的有用工具,连接所有连续点(沿着边界)的曲线,具有相同的颜色或强度,效果如下所示:

代码如下所示:

if values['contour']:

hue = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

hue = cv2.GaussianBlur(hue, (21, 21), 1)

hue = cv2.inRange(hue, np.array([values['contour_slider'], values['base_slider'], 40]),

np.array([values['contour_slider'] + 30, 255, 220]))

cnts= cv2.findContours(hue, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[0]

cv2.drawContours(frame, cnts, -1, (0, 0, 255), 2)

4.4、高斯滤波

进行高斯滤波,(21, 21)表示高斯矩阵的长与宽都是21,标准差取values['blur_slider'],效果如下所示:

代码如下所示:

if values['blur']:

frame = cv2.GaussianBlur(frame, (21, 21), values['blur_slider'])

4.5、色彩转换

色彩空间的转化,HSV转换为BGR,效果如下所示:

 代码如下所示:

if values['hue']: frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) frame[:, :, 0] += int(values['hue_slider']) frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_HSV2BGR)

4.6、调节对比度

增强对比度,使图像中的细节看起来更加清晰,效果如下所示:

代码如下所示:

if values['enhance']:

enh_val = values['enhance_slider'] / 40

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=enh_val, tileGridSize=(8, 8))

lab = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2LAB)

lab[:, :, 0] = clahe.apply(lab[:, :, 0])

frame = cv2.cvtColor(lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)

5、退出系统

直接break即可跳出循环。

if event == 'Exit' or event is None:

break

本文来自博客专栏《Python》

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专栏介绍以及亮点

本专栏主要介绍Python项目实战开发应用,实际教程聚焦于功能,覆盖了基本的创建应用、构建和封装库。实例丰富,大量的技巧提示与图文解析,和详细的代码注解,帮助学习者快速领悟Python编程思想和掌握Python编程的核心知识,全面提升学习者学习Python语言在不同领域的实战应用技能。

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