零、安装Python

参考此文

一、安装python-opencv

安装pip

sudo apt install python-pip

安装opencv-python 前提是python3，可打开thonny编辑器看输出拦的提示，一般新版系统都是python3

pip3 install opencv-python sudo apt-get install libatlas3-base sudo apt-get install libjasper1 sudo apt-get install libgst7 sudo apt-get install python3-gst-1.0 sudo apt-get install libqtgui4 sudo apt-get install libqt4-test sudo apt-get install libilmbase12 sudo apt-get install openexr sudo apt-get install libavcodec57 sudo apt-get install libavformat57 sudo apt-get install libswscale4

二、测试程序-调用摄像头

新建vedio.py文件

import cv2 #导入opencv库 cap = cv2.VideoCapture(0) #调用摄像头，参数是设备编号 #主循环是读取摄像头图像，按q停止 while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('video',frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() #释放cap cv2.destroyAllWindows()#销毁所有窗口

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此时出现了BUG： /home/gordon/python-virtual-environments/RL_2018HW/gym-gazebo:/home/gordon/ros_ws/devel/lib/python2.7/dist-packages:/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages:/opt/movidius/caffe/python 解决方案： 打开bash.rc文件，注释这一条

#source /opt/ros/kinetic/setup.bash

移除错误路径： 打开控制台

python

Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

import cv2

Traceback (most recent call last): File " ", line 1, in ImportError: /opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages/cv2.so: undefined symbol: PyCObject_Type

import sys sys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages') import cv2

注销登录即可。

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再次运行上述程序，就会调用摄像头了！

三、颜色空间转换

OpenCV 中有数百种不同色彩空间转换的方法。当前最主要的,最常用的有三种颜色空间:灰度,BGR,HSV。 ⚫ 灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换为灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测。 ⚫ BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点由一个三元数来表示,分别代表蓝绿红三种颜色 ⚫ HSV,H(Hue)是色调,用角度度量,取值范围为 0°~360°,从红色开始按逆时针方向计算,红色为 0°,绿色为 120°,蓝色为 240°,S(Saturation)是饱和度,V(Value)表示黑暗程度。

import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('video',frame) #灰度转化 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('gray',gray) #hsv转化 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('hsv', hsv) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

四、图像缩放

很多时候,读取图像过于清晰,会导致像素点过多,读取缓慢,影响效率,下面介绍 Opencv是如何在保留最大信息的前提下缩放图像的。

import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() cv2.imshow('video',frame) #第 8 行, shape ()函数返回一个列表,这个列表第一个元素是图像宽度,第二个元素是图像高度,分别赋值为 x,y x, y = frame.shape[0:2] #第 9 行，resize 函数,将图像缩小为原图 1/4 大小，x/2,y/2 small_frame = cv2.resize(frame, (int(y/2), int(x/2))) cv2.imshow('small', small_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

五、图像滤波

在 Opencv 中,对图像和视频的处理大多会涉及傅里叶变换,即一切波形都可以由一系列简单且频率不同的正弦曲线叠加得到。这个概念对图像处理非常有帮助,这样我们可以区分图像哪些区域信号变化特别强,哪些没那么强,从而可以任意标记噪声区域,感兴趣区域等。 ⚫ 高通滤波:检测图像某个区域,根据像素与周围像素亮度差值来提升该亮度的滤波器 ⚫ 低通滤波:在像素与周围像素亮度差值小于特定值时,平滑亮度,用于去噪和模糊化。

import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() #cv2.imshow('video',frame) x, y = frame.shape[0:2] small_frame = cv2.resize(frame, (int(y/2), int(x/2))) cv2.imshow('small', small_frame) #Blur:模糊滤波 img_mean = cv2.blur(small_frame, (5,5)) #Gaussianblur:高斯滤波 img_Guassian = cv2.GaussianBlur(small_frame, (5,5), 0) #Median:中值滤波 img_median = cv2.medianBlur(small_frame, 5) #Bilater:双边滤波 img_bilater = cv2.bilateralFilter(small_frame, 9, 75, 75) cv2.imshow('mean', img_mean) cv2.imshow('guassian', img_Guassian) cv2.imshow('median', img_median) cv2.imshow('bilater', img_bilater) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

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