OpenCVのインストールと構成

2613 ワード

コンフィギュレーション

OpenCVをダウンロードし、リンクをダウンロードする.

OpenCVを任意のフォルダ

に解凍する

フォルダを解凍する次のパスには、cv2.pyd、opencv\build\python\2.7\x86があります.

は、pythonインストールディレクトリのcv2.pydフォルダにC:\Python27\Lib\site-packagesを割り当てます.

テスト:

import cv2
print cv2.__version__

OpenCVバージョン番号が正常に表示された場合は、OpenCV構成が正しいことを示します.

例
1.表示画像
まず、imread(' ',enum[1,2,3])を用いて画像ファイルを読み出し、画像マトリクスを生成する.imread関数は、2つのパラメータを受信し、1つ目は画像パスであり、2つ目は画像の表示モードである.
1-カラーモード、0-階調モード、-1-透明パラメータ付きモード.
例:

img = imread('demo.jpg',1)

そして、imshow()の表示画像を呼び出す.
この関数の呼び出しフォーマットは、imshow(' ',img)です.
ここで、「ファイル名」は出力されたファイル名を表し、imgはimread()関数の返されるndarrayタイプの値である.

cv2.imshow('output.jpg',img)

次に、waitKey()メソッド待機ボタンを呼び出し、最後にdestroyALLWindows()を呼び出してウィンドウを破棄する.
完全なコードは次のとおりです.

import cv2

if __name__ == '__main__':
    print 'http://blog.csdn.net/ycwang522'
    print 'ycwang522'
    print 
    print 'loading... '
    img = cv2.imread('input.jpg',1)
    cv2.imshow('output.jpg',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

注*:入力する画像ファイルはPythonソースファイルと同じフォルダに入れてください.
matplotlibを使用して画像のフォーマットを表示します.

plt.imshow(img,cmap='gray', interpolation='bicubic')
plt.show()

2.ランダムにピクセルを生成
プログラムの原理:まず空の画像マトリクスを生成し、次にマトリクスの2000個のランダムな位置を決定し、最後にランダムに生成された位置で画素をランダムな値に設定する.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2

if __name__=='__main__':
    Rows = 1080
    Columns = 1920
    
    img = np.zeros((Rows,Columns,3),dtype=np.uint8)
    pos1 = np.random.randint(1080,size=(2000,1)) #        
    pos2 = np.random.randint(1920,size=(2000,1)) #        
    #            
    for i in range(2000):
        img[pos1[i],pos2[i],        [0]]=np.random.randint(0,255)
        img[pos1[i],pos2[i],[1]]=np.random.randint(0,255)
        img[pos1[i],pos2[i],[2]]=np.random.randint(0,255)
    
    #     
    
    '''
      matplotlib       
    plt.imshow(img,cmap='gray', interpolation='bicubic')
    plt.show()
    '''
    cv2.imshow('preview',img)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()

3.輝度調整
リファレンスドキュメント
1.OpenCV for Python学習:環境構築と画像表示
2.OpenCV Pythonチュートリアル(1、画像の読み込み、表示、保存)
3 . 機械学習実践ガイドライン

Binary Tree

intra-mart とは