pip install cv2——Python圖像處理利器

Python是一門十分強大的語言，擁有着眾多的支持庫，包括會處理圖像的庫cv2。在本文中，我們將會對pip install cv2這個庫進行詳細闡述，具體包括以下方面：

一、簡介

cv2是OpenCV(Open Source Computer Vision Library)的Python接口，可以方便地用Python進行圖像處理。

OpenCV支持數字圖像處理和計算機視覺，主要是通過C/C++接口進行編寫。從最初發布的版本開始，OpenCV已經逐步成為了計算機視覺領域的一項重要工具，他支持許多主流的操作系統，如Linux, Windows, MacOS等，以及多種編程語言，如C++, Python, Java等。而cv2作為其中的一個接口，是Python中較為高效的圖像處理工具之一。

二、安裝方式

安裝cv2前，將pip升級到最新版本。終端運行：

pip install --upgrade pip

1、Windows系統用戶：

下載與自己Python版本相對應的whl文件並安裝：

pip install opencv_python‑3.4.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl

2、Linux十分方便，運行以下命令即可：

pip install opencv_python

三、使用方法

1.讀取與顯示圖像

使用cv2.imread()來讀取一張圖片，並使用cv2.imshow()將圖片顯示到屏幕上。

代碼如下：

import cv2

img = cv2.imread('picture.jpg', 0) # 加載灰度圖像
cv2.imshow('image', img) # 顯示圖像
cv2.waitKey(0) # 等待按鍵按下
cv2.destroyAllWindows() # 關閉所有窗口

該代碼會將名為picture.jpg的圖片讀入，並以灰度模式輸出。我們使用cv2.imshow()函數展示圖片，其中’image’是窗口名字。cv2.waitKey()函數等待按鍵按下，而cv2.destroyAllWindows()函數關閉所有窗口。

2.圖像基本操作

我們可以使用cv2.getTrackbarPos()函數來獲取滑動條的位置值。滑動條是圖像調色板的一部分，用於調整圖像顏色。用cv2.createTrackbar(‘name’,’window’,value, count, callback)來創建一個滑動條，‘name’是滑動條的名字，‘window’是它所在的窗口的名字，value是滑動條的初始位置，count是滑動條的最大值，callback是拖動滑動條是回調函數的名稱。

代碼如下：

import cv2
import numpy as np

img = np.zeros((300,512,3), np.uint8) # 創建黑色圖像
cv2.namedWindow('image') # 創建窗口

def nothing(x):
    pass

# 創建滑動條
cv2.createTrackbar('R','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('G','image',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('B','image',0,255,nothing)

while(1):
    cv2.imshow('image',img)
    k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if k == 27: # 按下ESC退出
        break
    # 獲取滑動條值
    r = cv2.getTrackbarPos('R','image')
    g = cv2.getTrackbarPos('G','image')
    b = cv2.getTrackbarPos('B','image')
    img[:] = [b,g,r]

cv2.destroyAllWindows()

3.圖像處理操作

cv2中有許多強大的圖像處理函數，如cv2.Canny()函數用於邊緣檢測。使用它，我們可以得到一張黑白的邊緣圖像。

代碼如下：

import cv2

img = cv2.imread('picture.jpg',0) # 加載灰度圖像
edges = cv2.Canny(img,50,150) # 進行邊緣檢測

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.OpenCV調用攝像頭

我們可以使用cv2.VideoCapture()函數從攝像頭中獲取視頻幀，並在屏幕上輸出視頻。

代碼如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 獲取攝像頭對象

while True:
    ret, frame = cap.read() # 讀取一幀
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 轉為灰度圖
    cv2.imshow('frame', gray) # 顯示幀
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): # 按下q關閉
        break

cap.release() # 釋放攝像頭
cv2.destroyAllWindows()

總結

在Python中，cv2是一種重要的圖像處理庫，可以方便地進行圖像處理相關操作。本次文章着重介紹了cv2的安裝、使用以及相關函數的使用。希望大家在學習過程中多動手實踐，加深對其的理解，為後續圖像處理的應用提供幫助。