代码收藏家 【Python】算法：opencv-python环境配置与基础示例
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这篇文章主要介绍OpenCV库基本应用。
学其所用，用其所学。——梁启超
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文章目录
😏1. opencv-python介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了用于处理图像和视频的各种功能和算法。以下是一些常见的功能和应用：
1.图像和视频的读取和写入：OpenCV 可以读取和写入各种图像和视频格式，包括常见的 JPEG、PNG、BMP 和视频文件。
2.图像处理和操作：OpenCV 提供了许多图像处理和操作功能，如调整大小、裁剪、旋转、翻转、平移、滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
3.特征检测和描述：OpenCV 提供各种特征检测和描述算法，包括关键点检测（如 Harris 角点检测、FAST 特征检测等）、特征描述（如 SIFT、SURF、ORB、BRISK 算法等）和特征匹配。
4.目标检测和跟踪：OpenCV 支持多种目标检测和跟踪算法，如 Haar 特征分类器、HOG+SVM、深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）集成等。
5.图像分割和轮廓提取：OpenCV 提供了各种图像分割算法，如基于阈值的方法、基于边缘的方法（如 Canny 边缘检测）以及更高级的分割算法（如 GrabCut、分水岭算法等）。
6.相机标定和几何校正：OpenCV 支持相机标定和几何校正，帮助消除图像中的畸变，并恢复真实世界中的几何信息。
7.计算机视觉应用：OpenCV 在计算机视觉领域有广泛的应用，包括人脸检测和识别、目标跟踪、图像拼接、图像增强、实时图像处理、虚拟和增强现实等。
OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等。在 Python 中使用 OpenCV，可以通过安装相应的 Python 包 opencv-python 来使用。
😊2. 环境安装与配置
pip包安装比较简单，用 pip install opencv-python 即可，但有时因为版本的不同，安装会出错，我的错误是：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv-python (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for opencv-python
然后是通过下载离线的whl文件安装可以，whl包地址：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/
然后安装：pip install xxx.whl
最后说一句，python的生态很强，封装的库太好用了，若是配c++的opencv环境，得麻烦10倍。
😆3. 应用示例
人脸识别示例：
import cv2
# 加载人脸识别的模型文件
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头帧
ret, frame = cap.read()
# 将帧转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 在灰度图像上进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 在检测到的每个人脸周围画一个矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
# 显示结果帧
cv2.imshow('Face Detection', frame)
# 按下 'q' 键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
眼动检测：
import cv2
# 加载眼睛检测器
# xml下载：https://github.com/anaustinbeing/haar-cascade-files/blob/master/haarcascade_eye.xml
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 定义用于跟踪眼睛位置的变量
prev_eye_x = 0
prev_eye_y = 0
while True:
# 从摄像头捕获视频帧
ret, frame = cap.read()
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测眼睛
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
# 遍历检测到的眼睛
for (x, y, w, h) in eyes:
# 绘制矩形框显示眼睛位置
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 计算眼睛的中心坐标
eye_x = x + w // 2
eye_y = y + h // 2
# 计算眼睛的运动
eye_dx = eye_x - prev_eye_x
eye_dy = eye_y - prev_eye_y
# 更新之前的眼睛位置
prev_eye_x = eye_x
prev_eye_y = eye_y
# 在图像上绘制眼睛运动向量
cv2.arrowedLine(frame, (eye_x, eye_y), (eye_x + eye_dx, eye_y + eye_dy), (0, 0, 255), 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow('Eye Tracking', frame)
# 按下 "q" 键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
手势控制电脑音量示例：
import cv2
import mediapipe as mp
from ctypes import cast, POINTER
from comtypes import CLSCTX_ALL
from pycaw.pycaw import AudioUtilities, IAudioEndpointVolume
import time
import math
import numpy as np
# 手势控制音量
class HandControlVolume:
def __init__(self):
# 初始化medialpipe
self.mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
self.mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
self.mp_hands = mp.solutions.hands
# 获取电脑音量范围
devices = AudioUtilities.GetSpeakers()
interface = devices.Activate(IAudioEndpointVolume._iid_, CLSCTX_ALL, None)
self.volume = cast(interface, POINTER(IAudioEndpointVolume))
self.volume.SetMute(0, None)
self.volume_range = self.volume.GetVolumeRange()
# 主函数
def recognize(self):
# 计算刷新率
fpsTime = time.time()
# OpenCV读取视频流(0)
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 视频分辨率
resize_w = 640
resize_h = 480
# 画面显示初始化参数
rect_height = 0
rect_percent_text = 0
with self.mp_hands.Hands(min_detection_confidence=0.7,
min_tracking_confidence=0.5,
max_num_hands=2) as hands:
while cap.isOpened():
success, image = cap.read()
image = cv2.resize(image, (resize_w, resize_h))
if not success:
print("空帧.")
continue
# 提高性能
image.flags.writeable = True
# 转为RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 镜像
image = cv2.flip(image, 1)
# mediapipe模型处理
results = hands.process(image)
image.flags.writeable = True
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
# 判断是否有手掌
if results.multi_hand_landmarks:
# 遍历每个手掌
for hand_landmarks in results.multi_hand_landmarks:
# 在画面标注手指
self.mp_drawing.draw_landmarks(
image,
hand_landmarks,
self.mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
self.mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style(),
self.mp_drawing_styles.get_default_hand_connections_style())
# 解析手指，存入各个手指坐标
landmark_list = []
for landmark_id, finger_axis in enumerate(
hand_landmarks.landmark):
landmark_list.append([
landmark_id, finger_axis.x, finger_axis.y,
finger_axis.z
])
if landmark_list:
# 获取大拇指指尖坐标
thumb_finger_tip = landmark_list[4]
thumb_finger_tip_x = math.ceil(thumb_finger_tip[1] * resize_w)
thumb_finger_tip_y = math.ceil(thumb_finger_tip[2] * resize_h)
# 获取食指指尖坐标
index_finger_tip = landmark_list[8]
index_finger_tip_x = math.ceil(index_finger_tip[1] * resize_w)
index_finger_tip_y = math.ceil(index_finger_tip[2] * resize_h)
# 中间点
finger_middle_point = (thumb_finger_tip_x + index_finger_tip_x) // 2, (
thumb_finger_tip_y + index_finger_tip_y) // 2
# print(thumb_finger_tip_x)
thumb_finger_point = (thumb_finger_tip_x, thumb_finger_tip_y)
index_finger_point = (index_finger_tip_x, index_finger_tip_y)
# 画指尖2点
image = cv2.circle(image, thumb_finger_point, 10, (255, 0, 255), -1)
image = cv2.circle(image, index_finger_point, 10, (255, 0, 255), -1)
image = cv2.circle(image, finger_middle_point, 10, (255, 0, 255), -1)
# 画2点连线
image = cv2.line(image, thumb_finger_point, index_finger_point, (255, 0, 255), 5)
# 勾股定理计算长度
line_len = math.hypot((index_finger_tip_x - thumb_finger_tip_x),
(index_finger_tip_y - thumb_finger_tip_y))
# 获取电脑最大最小音量
min_volume = self.volume_range[0]
max_volume = self.volume_range[1]
# 将指尖长度映射到音量上
vol = np.interp(line_len, [50, 300], [min_volume, max_volume])
# 将指尖长度映射到矩形显示上
rect_height = np.interp(line_len, [50, 300], [0, 200])
rect_percent_text = np.interp(line_len, [50, 300], [0, 100])
# 设置电脑音量
self.volume.SetMasterVolumeLevel(vol, None)
# 显示矩形
cv2.putText(image, str(math.ceil(rect_percent_text)) + "%", (10, 350),
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 0), 3)
image = cv2.rectangle(image, (30, 100), (70, 300), (255, 0, 0), 3)
image = cv2.rectangle(image, (30, math.ceil(300 - rect_height)), (70, 300), (255, 0, 0), -1)
# 显示刷新率FPS
cTime = time.time()
fps_text = 1 / (cTime - fpsTime)
fpsTime = cTime
cv2.putText(image, "FPS: " + str(int(fps_text)), (10, 70),
cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (255, 0, 0), 3)
# 显示画面
cv2.imshow('HandControlVolume', image)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
# 初始化与识别调用
control = HandControlVolume()
control.recognize()
yolo目标检测示例：
import cv2
# 加载目标检测器
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights") # 替换为实际的模型和权重文件路径
layers_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layers_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg") # 替换为实际的图像文件路径
# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 解析输出并绘制边界框
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
width = image.shape[1]
height = image.shape[0]
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5: # 设置置信度阈值
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4) # 设置非最大抑制阈值
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(class_ids[i])
confidence = confidences[i]
color = (0, 0, 255)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(image, label, (x, y - 10), font, 0.5, color, 2)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Object Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上。
作者：DevFrank
