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标题: 在 Fedora Linux 上使用 OpenCV（一） [打印本页]

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作者: 3AAA    时间: 2021-8-19 12:37
标题: 在 Fedora Linux 上使用 OpenCV（一）


封面图片选自文森特·梵高的《星空》，公共领域，通过维基共享资源发布

技术世界每天都在变化，对计算机视觉、人工智能和机器学习的需求也在增加。让计算机和手机能够看到周围环境的技术被称为 计算机视觉。这个重新创造人眼的工作始于 50 年代。从那时起，计算机视觉技术有了长足的发展。计算机视觉已经通过不同的应用进入了我们的手机。这篇文章将介绍 Fedora Linux 上的OpenCV。

什么是 OpenCV？

OpenCV（开源计算机视觉库Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 的建立是为了给计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器感知在商业产品中的应用。它有超过 2500 种优化后的算法，其中包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于检测和识别人脸、识别物体、对视频中的人类行为进行分类，并建立标记，将其与增强现实叠加等等。

opencv.org – about

在 Fedora Linux 上安装 OpenCV


要开始使用 OpenCV，请从 Fedora Linux 仓库中安装它：
$ sudo dnf install opencv opencv-contrib opencv-doc python3-opencv python3-matplotlib python3-numpy
注意：在 Fedora Silverblue 或 CoreOS 上，Python 3.9 是核心提交的一部分。用以下方法安装 OpenCV 和所需工具：
rpm-ostree install opencv opencv-doc python3-opencv python3-matplotlib python3-numpy
接下来，在终端输入以下命令，以验证 OpenCV 是否已经安装：
$ pythonPython 3.9.6 (default, Jul 16 2021, 00:00:00)[GCC 11.1.1 20210531 (Red Hat 11.1.1-3)] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import cv2 as cv>>> print( cv.__version__ )4.5.2>>> exit
当你输入 print命令时，应该显示当前的 OpenCV 版本，如上图所示。这表明 OpenCV 和 Python-OpenCV 库已经成功安装。

此外，如果你想用 Jupyter Notebook 做笔记和写代码，并了解更多关于数据科学工具的信息，请查看早期的 Fedora Magazine 文章：Fedora 中的 Jupyter 和数据科学。

开始使用 OpenCV


安装完成后，使用 Python 和 OpenCV 库加载一个样本图像（按 S键以 png 格式保存图像的副本并完成程序）：
$ cp /usr/share/opencv4/samples/data/starry_night.jpg .$ python starry_night.py
starry_night.py的内容：
import cv2 as cvimport sysimg = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"))if img is None:    sys.exit("Could not read the image.")cv.imshow("Display window", img)k = cv.waitKey(0)if k == ord("s"):    cv.imwrite("starry_night.png", img)


通过在 cv.imread函数中添加参数0，对图像进行灰度处理，如下所示。
img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),0)


这些是一些可以用于 cv.imread函数的第二个参数的替代值：

cv2.IMREAD_GRAYSCALE或0：以灰度模式加载图像。cv2.IMREAD_COLOR** 或1`：以彩色模式载入图像。图像中的任何透明度将被移除。这是默认的。cv2.IMREAD_UNCHANGED** 或-1`：载入未经修改的图像。包括 alpha 通道。

使用 OpenCV 显示图像属性


图像属性包括行、列和通道的数量、图像数据的类型、像素的数量等等。假设你想访问图像的形状和它的数据类型。你可以这样做：
import cv2 as cvimg = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"))print("Image size is", img.shape)print("Data type of image is", img.dtype)Image size is (600, 752, 3)Data type of image is uint8print(f"Image 2D numpy array \n {img}")Image 2D numpy array [[[0 0 0]  [0 0 0]  [0 0 0]  ...  [0 0 0]  [0 0 0]  [0 0 0]] [[0 0 0]  [0 0 0]  [0 0 0]  ...

img.shape：返回一个行数、列数和通道数的元组（如果是彩色图像）。img.dtype：返回图像的数据类型。

接下来用 Matplotlib 显示图像：
import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),0)plt.imshow(img)plt.show


发生了什么？


该图像是作为灰度图像读入的，但是当使用 Matplotlib 的 imshow函数时，它不一定会以灰度显示。这是因为imshow函数默认使用不同的颜色映射。要指定使用灰度颜色映射，请将imshow函数的第二个参数设置为cmap='gray'，如下所示：
plt.imshow(img,cmap='gray')


这个问题在以彩色模式打开图片时也会发生，因为 Matplotlib 期望图片为 RGB（红、绿、蓝）格式，而 OpenCV 则以 BGR（蓝、绿、红）格式存储图片。为了正确显示，你需要将 BGR 图像的通道反转。
import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),cv.IMREAD_COLOR)fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)ax1.imshow(img)ax1.set_title('BGR Colormap')ax2.imshow(img[:,:,::-1])ax2.set_title('Reversed BGR Colormap(RGB)')plt.show


分割和合并颜色通道

import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),cv.IMREAD_COLOR)b,g,r = cv.split(img)fig,ax = plt.subplots(2,2)ax[0,0].imshow(r,cmap='gray')ax[0,0].set_title("Red Channel");ax[0,1].imshow(g,cmap='gray')ax[0,1].set_title("Green Channel");ax[1,0].imshow(b,cmap='gray')ax[1,0].set_title("Blue Channel");# Merge the individual channels into a BGR imageimgMerged = cv.merge((b,g,r))# Show the merged outputax[1,1].imshow(imgMerged[:,:,::-1])ax[1,1].set_title("Merged Output");plt.show

cv2.split：将一个多通道数组分割成几个单通道数组。cv2.merge：将几个数组合并成一个多通道数组。所有的输入矩阵必须具有相同的大小。

注意：白色较多的图像具有较高的颜色密度。相反，黑色较多的图像，其颜色密度较低。在上面的例子中，红色的密度是最低的。

转换到不同的色彩空间


cv2.cvtColor函数将一个输入图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。在 RGB 和 BGR 色彩空间之间转换时，应明确指定通道的顺序（RGB2BGR或BGR2RGB）。注意，OpenCV 中的默认颜色格式通常被称为 RGB，但它实际上是 BGR（字节是相反的）。因此，标准（24 位）彩色图像的第一个字节将是一个 8 位蓝色分量，第二个字节是绿色，第三个字节是红色。然后第四、第五和第六个字节将是第二个像素（蓝色、然后是绿色，然后是红色），以此类推。
import cv2 as cvimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),cv.IMREAD_COLOR)img_rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(img_rgb)plt.show


更多信息


关于 OpenCV 的更多细节可以在在线文档中找到。

感谢阅读。

via: https://fedoramagazine.org/use-opencv-on-fedora-linux-part-1/

作者：Onuralp SEZER选题：lujun9972译者：geekpi校对：wxy

本文由 LCTT原创编译，Linux中国荣誉推出

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