简介：
OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效，由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、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。OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。本文主要介绍Python 中使用cv2(Opencv) 进行图像的基本操作的方法及示例代码。

1、安装cv2(OpenCV)

1）安装numpy

pip install numpy

2）安装opencv-python

pip install opencv-python

3）安装opencv-contrib-python

pip install opencv-contrib-python

注意：opencv-python和opencv-contrib-python的版本需要使用相同的版本。

2、使用cv2(OpenCV)读取图像数据

cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像

cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像

使用OpenCV读取图像数据，代码如下，

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

img=cv2.imread('cjavapy.jpg')
print(img)
#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()
print(img.shape)
img=cv2.imread('cjavapy.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(img)
print(img.shape)
#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(10000) 
cv2.destroyAllWindows()
#保存
cv2.imwrite('mypic.png',img)
print(type(img)))
print(img.size)
print(img.dtype)

3、使用cv2(OpenCV)读取视频数据

使用cv2.VideoCapture()可以捕获摄像头，用数字来控制不同的设备，例如，0,1。视频文件只需指定好路径即可。

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
vc = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 检查是否打开正确
if vc.isOpened(): 
    oepn, frame = vc.read()
else:
    open = False
while open:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret == True:
        gray = cv2.cvtColor(frame,  cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imshow('result', gray)
        if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
            break
vc.release()
cv2.destroyAllWindows()

4、使用cv2(OpenCV)截取部分图像数据

可以方便的对图片进行载取需要的数据，代码如下，

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

img=cv2.imread('cjavapy.jpg')
print(img)
#图像的显示,也可以创建多个窗口
cv2.imshow('image',img) 
part=img[0:50,0:200]
cv2.imshow("part",part) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

5、使用cv2(OpenCV)提取颜色通道

可以使用cv2.split()对颜色通道进行提取，代码如下，

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

img=cv2.imread('cjavapy.jpg')
b,g,r=cv2.split(img)
print(r)
print(r.shape)
img=cv2.merge((b,g,r))
print(img.shape)
# 只保留R
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,1] = 0
cv2.imshow("R",cur_img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()
# 只保留G
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,0] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv2.imshow("G",cur_img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()
# 只保留B
cur_img = img.copy()
cur_img[:,:,1] = 0
cur_img[:,:,2] = 0
cv2.imshow("B",cur_img) 
# 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

6、使用cv2(OpenCV)进行边界填充

BORDER_REPLICATE：复制法，也就是复制最边缘像素。

BORDER_REFLECT：反射法，对感兴趣的图像中的像素在两边进行复制例如：fedcba|abcdefgh|hgfedcb

BORDER_REFLECT_101：反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb|abcdefgh|gfedcba

BORDER_WRAP：外包装法cdefgh|abcdefgh|abcdefg

BORDER_CONSTANT：常量法，常数值填充。

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

img=cv2.imread('cjavapy.jpg')
top_size,bottom_size,left_size,right_size = (50,50,50,50)

replicate = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
reflect = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_REFLECT)
reflect101 = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_REFLECT_101)
wrap = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size, cv2.BORDER_WRAP)
constant = cv2.copyMakeBorder(img, top_size, bottom_size, left_size, right_size,cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(231), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('ORIGINAL')
plt.subplot(232), plt.imshow(replicate, 'gray'), plt.title('REPLICATE')
plt.subplot(233), plt.imshow(reflect, 'gray'), plt.title('REFLECT')
plt.subplot(234), plt.imshow(reflect101, 'gray'), plt.title('REFLECT_101')
plt.subplot(235), plt.imshow(wrap, 'gray'), plt.title('WRAP')
plt.subplot(236), plt.imshow(constant, 'gray'), plt.title('CONSTANT')

plt.show()

7、图像数值计算

两个图像可以进行数值计算，代码如下，

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
img_1=cv2.imread('img1.jpg')
img=img_1 + 10
print(img_1[:5,:,0])
print(img[:5,:,0])
#相当于% 256
print((img + img_1)[:5,:,0])
#取最大值
print(cv2.add(img,img_1)[:5,:,0])

8、图像融合

使用cv2.addWeighted()可以进行两个图像进行融合，代码如下，

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
img_1=cv2.imread('img1.jpg')
img_2=cv2.imread('img2.jpg')
print(img_1.shape) #img_1尺寸：(400, 500, 3)
#查看img_1的尺寸，并设置成相同尺寸才能融合
img_2 = cv2.resize(img_2, (500, 400))
res = cv2.addWeighted(img_1, 0.4, img_2, 0.6, 0)
plt.imshow(res)

了解更多分析及数据抓取可查看：
http://data.yisurvey.com:8989/
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