关于 OpenCV 图像处理工具包 imutils 简单认知
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
写在前面
- 博文内容涉及 基本的图像处理工具包 imutils 的简单介绍以及使用Demo
- 理解不足小伙伴帮忙指正
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
imutils
是一个基于 OpenCV 的 Python 图像处理库。它包含了许多函数来简化常见的操作,如调整大小、旋转和显示图像等。一些关键特性包括:
- 调整图像大小并保持纵横比
- 以指定角度旋转图像
- 在任何方向上平移(即移动)图像
- 图像 骨架化,检测边缘
- 点透视变换
- 显示 Matplotlib 图像
- 对轮廓进行排序
该项目的 demos 目录下 https://github.com/PyImageSearch/imutils/tree/master/demos
,提供了一些常用的图片操作demo
常见方法以及参数解释
translate(image, x, y)
:将图像向右移动 x 个像素,向下移动 y 个像素
。image 是输入图像,x 是要将图像向右移动的像素数,y 是要将图像向下移动的像素数。rotate(image, angle, center=None, scale=1.0)
:围绕中心点旋转 angle 度的图像。image 是输入图像,angle 是旋转角度(以度为单位),center 是旋转中心(默认为图像中心),scale 是缩放因子(默认为 1.0)。rotate_bound(image, angle)
:旋转图像 angle 度而不裁剪图像。image 是输入图像,angle 是旋转角度(以度为单位)。resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA)
:将图像调整为指定的 width 和 height。image 是输入图像,width 是输出图像的期望宽度,height 是输出图像的期望高度,inter 是插值方法(默认为 cv2.INTER_AREA)。skeletonize(image, size=(3, 3))
:对图像应用形态学骨架化操作。image 是输入图像,size 是结构元素的大小(默认为 (3, 3))。opencv2matplotlib(image)
:将 OpenCV 图像转换为 Matplotlib 兼容格式。image 是输入图像。url_to_image(url)
:从 URL 下载图像并将其作为 NumPy 数组返回。url 是图像的 URL。auto_canny(image, sigma=0.33)
:使用自动确定的阈值将 Canny 边缘检测算法应用于图像。image 是输入图像,sigma 是高斯滤波器的标准差(默认为 0.33)。grab_contours(cnts)
:从 cv2.findContours 函数的输出中提取轮廓。cnts 是 cv2.findContours 函数的输出。is_cv2()
:如果安装了 OpenCV 2,则返回 True,否则返回 False。is_cv3()
:如果安装了 OpenCV 3,则返回 True,否则返回 False。is_cv4()
:如果安装了 OpenCV 4,则返回 True,否则返回 False。check_opencv_version(major, minor, patch=None)
:检查安装的 OpenCV 版本是否至少为指定版本。major、minor 和 patch 分别是主要、次要和补丁版本号。build_montages(images, image_shape, montage_shape)
:构建图像的拼贴画。images 是输入图像的列表,image_shape 是每个输入图像的形状,montage_shape 是拼贴画的形状。adjust_brightness_contrast(image, alpha=1.0, beta=0.0)
:调整图像的亮度和对比度。image 是输入图像,alpha 是对比度控制(默认为 1.0),beta 是亮度控制(默认为 0.0)。find_function(name)
:按名称查找 imutils 包中的函数。name 是要查找的函数的名称。paths.list_images
: 获取指定目录下的所有图片路径put_text和put_centered_text
。这两个函数都是用来在图像上绘制文本的。put_text函数可以在指定的位置绘制一段文本,而put_centered_text函数可以在图像中央绘制一段文本。
个别 Demo
依赖环境
1 | # pip install matplotlib==3.7.1 |
Demo
图片上添加文字
1 | def demo1(): |
添加文字 |
---|
平移
1 | img = cv2.imread(img_path) |
原图 | 平移后的图 |
---|---|
获取当前目录下的所有图片文件路径
1 | def paths(): |
等比例缩放
1 | resized = imutils.resize(img, width=width) |
100的等比例缩放 | 400 的等比例缩放 |
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博文部分内容参考
© 文中涉及参考链接内容版权归原作者所有,如有侵权请告知,这是一个开源项目,如果你认可它,不要吝啬星星哦 :)
https://github.com/PyImageSearch/imutils/
https://pypi.org/project/imutils/
© 2018-至今 liruilonger@gmail.com, All rights reserved. 保持署名-非商用-相同方式共享(CC BY-NC-SA 4.0)
关于 OpenCV 图像处理工具包 imutils 简单认知
https://liruilongs.github.io/2023/05/17/AI-人脸识别/关于OpenCv图像处理工具包-imutils-简单认知/