OpenCV是Intel?開源計(jì)算機(jī)視覺庫。它由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。

在這篇文章(譯自 http://glowingpython.blogspot.com/2011/10/beginning-with-opencv-in-python.html) 中將介紹如何使用 Python 版的 OpenCV。 下面的代碼打開磁盤中的圖片，打印一些圖片屬性，并在一個(gè)窗口中顯示這個(gè)圖片：

# load and show an image in gray scale

image = cv.LoadImage('ariellek.jpg',cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)

# print some image properties

print 'Depth:',image.depth,'# Channels:',image.nChannels

print 'Size:',image.width,image.height

print 'Pixel values average',cv.Avg(image)

# create the window

cv.NamedWindow('my window', cv.CV_WINDOW_AUTOSIZE)

cv.ShowImage('my window', image) # show the image

cv.WaitKey() # the window will be closed with a (any)key press我使用的是下面這張圖片

在控制臺(tái)中顯示的內(nèi)容：

Depth: 8 # Channels: 1

Size: 366 550

Pixel values average (80.46735717834079, 0.0, 0.0, 0.0)現(xiàn)在可對(duì)圖片更改其大小

# resize the image

dst = cv.CreateImage((150,150), 8, 1)

cv.Resize(image,dst,interpolation=cv.CV_INTER_LINEAR)

cv.ShowImage('my window', dst)

cv.WaitKey()

cv.SaveImage('image2.jpg', dst) # save the image 結(jié)果是：

A

Sobel operator can be applied as follow:

# Sobel operator

dstSobel = cv.CreateMat(image.height, image.width, cv.CV_32FC1)

cv.Sobel(image,dstSobel,1,1,3)

cv.ShowImage('my window', dstSobel)

cv.WaitKey()

cv.SaveImage('imageSobel.jpg', dstSobel)運(yùn)行結(jié)果:

最后的例子使用兩個(gè)操作，平滑過濾和截取操作：

# image smoothing and subtraction

imageBlur = cv.CreateImage(cv.GetSize(image), image.depth, image.nChannels)

# filering the original image

cv.Smooth(image, imageBlur, cv.CV_BLUR, 15, 15)

diff = cv.CreateImage(cv.GetSize(image), image.depth, image.nChannels)

# subtraction (original - filtered)

cv.AbsDiff(image,imageBlur,diff)

cv.ShowImage('my window', diff)

cv.WaitKey()

cv.SaveImage('imageDiff.jpg', diff)運(yùn)行結(jié)果：

總結(jié)

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