Python中的图像处理(缩放,旋转,移位和边缘检测)

2021年3月12日13:55:15 发表评论 1,244 次浏览

拍照只是单击的问题, 所以为什么要玩它应该不仅仅是几行代码。似乎不是python的情况。 python中提供了很多不错的库来处理图像, 例如open-cv, Pillow等。在本文中, 我们将使用公开简历, 一个用于计算机视觉的开源库。它具有C ++, python和java接口。它针对计算机视觉领域的实时应用进行了高度优化(用C / C ++编写)。

让我们从一个简单的例子开始, 即缩放图像

缩放图像:-

缩放操作增加/减小图像的尺寸。

import cv2
import numpy as np
  
FILE_NAME = 'volleyball.jpg'
try :
     # Read image from disk.
     img = cv2.imread(FILE_NAME)
  
     # Get number of pixel horizontally and vertically.
     (height, width) = img.shape[: 2 ]
  
     # Specify the size of image along with interploation methods.
     # cv2.INTER_AREA is used for shrinking, whereas cv2.INTER_CUBIC
     # is used for zooming.
     res = cv2.resize(img, ( int (width / 2 ), int (height / 2 )), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
  
     # Write image back to disk.
     cv2.imwrite( 'result.jpg' , res)
  
except IOError:
     print ( 'Error while reading files !!!' )

输出如下:

Python中的图像处理(缩放,旋转,移位和边缘检测)1

旋转图像:-

图像可以顺时针或以其他方式旋转。我们只需要定义列出旋转点, 旋转度和比例因子的旋转矩阵即可。

import cv2
import numpy as np
  
FILE_NAME = 'volleyball.jpg'
try :
     # Read image from the disk.
     img = cv2.imread(FILE_NAME)
  
     # Shape of image in terms of pixels.
     (rows, cols) = img.shape[: 2 ]
  
     # getRotationMatrix2D creates a matrix needed for transformation.
     # We want matrix for rotation w.r.t center to 45 degree without scaling.
     M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2 , rows / 2 ), 45 , 1 )
     res = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
  
     # Write image back to disk.
     cv2.imwrite( 'result.jpg' , res)
except IOError:
     print ( 'Error while reading files !!!' )

输出如下:

Python中的图像处理(缩放,旋转,移位和边缘检测)2

移动图像:-

移动图像意味着在给定的参考框架内移动图像。

import cv2
import numpy as np
  
FILE_NAME = 'volleyball.jpg'
# Create translation matrix.
# If the shift is (x, y) then matrix would be
# M = [1 0 x]
#     [0 1 y]
# Let's shift by (100, 50).
M = np.float32([[ 1 , 0 , 100 ], [ 0 , 1 , 50 ]])
  
try :
  
     # Read image from disk.
     img = cv2.imread(FILE_NAME)
     (rows, cols) = img.shape[: 2 ]
  
     # warpAffine does appropriate shifting given the
     # translation matrix.
     res = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
  
     # Write image back to disk.
     cv2.imwrite( 'result.jpg' , res)
  
except IOError:
     print ( 'Error while reading files !!!' )

输出如下:

Python中的图像处理(缩放,旋转,移位和边缘检测)3

图像中的边缘检测

图像检测过程涉及检测图像中的尖锐边缘。此边缘检测对于图像识别或

对象定位/检测

。由于具有广泛的适用性, 因此有多种检测边缘的算法。我们将使用一种称为

坎尼边缘检测

.

import cv2
import numpy as np
  
FILE_NAME = 'volleyball.jpg'
try :
     # Read image from disk.
     img = cv2.imread(FILE_NAME)
  
     # Canny edge detection.
     edges = cv2.Canny(img, 100 , 200 )
  
     # Write image back to disk.
     cv2.imwrite( 'result.jpg' , edges)
except IOError:
     print ( 'Error while reading files !!!' )

输出如下:

Python中的图像处理(缩放,旋转,移位和边缘检测)4

请参考Github更多细节。

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