Python计算机视觉第10章-OpenCV

OpenCV 是一个C++ 库，用于（实时）处理计算视觉问题。实时处理计算机视觉的 C++ 库，最初由英特尔公司开发，现由 Willow Garage 维护。OpenCV 是在 BSD 许可下发布的开源库，这意味着它对于学术研究和商业应用是免费的。

10.1 OpenCV的Python接口

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，提供了大量的图像和视频处理功能。其 Python 接口使得用户能够方便地在 Python 中使用 OpenCV 的功能。OpenCV Python 接口通过 cv2 模块提供了对各种计算机视觉算法和工具的访问，包括图像处理、视频分析、机器学习等。

使用

#直接pip没法安装下来
pip install cv2#需要按照如下命令安装才会成功
pip install opencv-python

如果安装速度太慢可以使用清华源：

pip install 包名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

10.2 OpenCV基础知识

主要功能：

图像读取和显示
- 读取图像：cv2.imread()
- 显示图像：cv2.imshow()
- 保存图像：cv2.imwrite()
图像处理
- 图像转换：cv2.cvtColor()
- 图像平滑：cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur()
- 边缘检测：cv2.Canny()
几何变换
- 图像缩放：cv2.resize()
- 旋转和仿射变换：cv2.warpAffine()
- 透视变换：cv2.warpPerspective()
特征检测与描述
- 角点检测：cv2.cornerHarris()
- 特征匹配：cv2.BFMatcher(), cv2.FlannBasedMatcher()
视频处理
- 捕捉视频：cv2.VideoCapture()
- 播放视频：cv2.imshow()（与图像处理相同）
机器学习与深度学习
- 加载预训练模型：cv2.dnn.readNet()
- 进行推理：cv2.dnn.forward()

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image = cv2.imread('test.jpg')# 显示原图
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()# 转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 图像平滑
smoothed_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)# 边缘检测
edges = cv2.Canny(smoothed_image, 100, 200)# 显示处理结果
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
axs[0].imshow(cv2.cvtColor(gray_image, cv2.COLOR_BGR2RGB), cmap='gray')
axs[0].set_title('Gray Image')
axs[0].axis('off')axs[1].imshow(cv2.cvtColor(smoothed_image, cv2.COLOR_BGR2RGB), cmap='gray')
axs[1].set_title('Smoothed Image')
axs[1].axis('off')axs[2].imshow(cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_BGR2RGB), cmap='gray')
axs[2].set_title('Edges')
axs[2].axis('off')plt.show()

处理结果如下：
在这里插入图片描述

实验图1 示例代码处理结果

其中：

读取图像：cv2.imread('test.jpg)
转换为灰度图：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
图像平滑：cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)
边缘检测：cv2.Canny(smoothed_image, 100, 200)
显示结果：使用 matplotlib 展示灰度图、平滑图像和边缘检测结果

10.3 处理视频

OpenCV 提供了全面的视频处理功能，主要包括以下几个方面：

读取视频：
- 打开视频文件或摄像头进行视频流读取。
- 使用 cv2.VideoCapture() 进行视频捕捉。
显示视频：
- 显示视频帧或视频流。
- 使用 cv2.imshow() 显示每一帧图像。
处理视频：
- 对视频帧进行各种图像处理操作，如颜色转换、滤镜应用、对象检测等。
写入视频：
- 将处理后的视频保存到文件中。
- 使用 cv2.VideoWriter() 进行视频编写和保存。
视频属性获取：
- 获取视频的帧率、分辨率、总帧数等信息。
- 通过 cv2.CAP_PROP_FPS、cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH、cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT 获取视频属性。
逐帧处理：
- 对每一帧进行个性化处理，例如去噪、边缘检测、特效添加等。
视频流处理：
- 实时处理来自摄像头的视频流，包括实时特效应用和流媒体处理。

这些功能使得 OpenCV 能够实现丰富的视频分析和处理任务，如视频编辑、运动跟踪、实时监控等。

10.4 跟踪

视频跟踪是计算机视觉中的一项重要任务，用于在视频序列中持续追踪特定的对象。OpenCV 提供了多种跟踪算法，可以用于实现目标跟踪功能。

主要功能：

初始化跟踪器：
- 使用预定义的跟踪器算法（如 KLT、MOSSE、CSRT 等）来初始化跟踪器。
目标检测：
- 在视频的第一帧中检测并确定要跟踪的目标区域。
跟踪目标：
- 在后续帧中持续追踪目标，更新目标的位置。
更新跟踪器：
- 根据每帧中的目标位置更新跟踪器。
可视化跟踪结果：
- 在视频帧上绘制跟踪结果，例如矩形框或轨迹。

常见跟踪器：

KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）：
- 基于特征点跟踪的方法，适用于处理局部特征的目标。
MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error）：
- 基于相关滤波器的跟踪方法，速度快且适用于低分辨率目标。
CSRT（Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability）：
- 结合了通道和空间可靠性的跟踪方法，适用于处理尺度变化和遮挡情况。
MedianFlow：
- 基于光流的方法，适用于处理稳定的目标跟踪。

应用场景

实时监控：跟踪视频监控中的运动目标。
视频分析：分析运动对象的轨迹和行为。
人机交互：在增强现实和虚拟现实中跟踪用户的动作。

通过这些跟踪功能，OpenCV 能够帮助实现高效的目标跟踪，广泛应用于安防、自动驾驶、运动分析等领域。

10.4.2 Lucas-Kanade 算法

Lucas-Kanade 算法 是一种经典的光流法，用于在视频序列中估计每一帧图像中像素的运动。它基于局部区域的假设，通过求解局部区域内光流的速度来实现目标的跟踪和运动估计。

核心思想

局部光流假设：
- 假设目标在连续帧之间的运动是局部一致的，即在小区域内所有像素的运动是相同的。
光流约束方程：
- 基于光流约束方程： $I_x u + I_y v + I_t = 0$
  其中， $I_x$ 和 $I_y$ 分别是图像在 $x$ 和 $y$ 方向上的梯度， $I_t$ 是时间梯度（图像亮度随时间的变化）， $u$ 和 $v$ 是光流的水平和垂直分量。
局部光流求解：
- 使用局部窗口内的像素梯度信息，通过最小二乘法来估计光流的速度。通常，采用 $\times 3$ 的窗口进行光流的计算。
光流计算：
- 通过求解以下线性方程组得到光流速度：
  $\begin{bmatrix} \sum I_x^2 & \sum I_x I_y \\ \sum I_x I_y & \sum I_y^2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} u \\ v \end{bmatrix} = - \begin{bmatrix} \sum I_x I_t \\ \sum I_y I_t \end{bmatrix}$
  其中， $\sum$ 表示在局部窗口内的积分。

优点

准确性：在平滑和一致的区域内能够提供较高的准确性。
实现简单：相对简单的数学模型，易于实现。

缺点

对大位移敏感：在目标快速移动或存在较大位移的情况下，光流计算的准确性可能降低。
需要平滑区域：算法在具有纹理的区域效果较好，对于平坦区域或重复纹理区域可能不够准确。

应用场景

运动检测：估计视频序列中物体的运动。
目标跟踪：在视频流中追踪特定目标的运动。
光流估计：用于图像对齐、稳定化和动作分析等。

Lucas-Kanade 算法因其简单有效的特性，广泛应用于各种计算机视觉任务中，是视频处理和目标跟踪中的基础算法之一。

如图10-6所示：
在这里插入图片描述

图 10-6：通过 LKTrack 类利用 Lucas-Kanade 算法进行跟踪

10.5 更多实例

10.5.1 图像修复

图像修复是指对图像中丢失或损坏的部分进行重建的过程。这个过程不仅包括用于恢复丢失数据或损坏部分的算法，还包括在照片编辑应用程序中去除不需要的元素，如红眼或物体。图像修复旨在填补图像中的缺失区域，使其恢复到尽可能完整和自然的状态。

主要步骤：

标记损坏区域：
- 确定图像中需要修复的区域，通常通过掩模图像标记这些区域。掩模图像中的标记区域会指示需要修复的部分。
选择修复算法：
- 选择适当的图像修复算法。例如，均值填补（Inpainting）方法使用周围像素的信息来填补损坏区域。Navier-Stokes 算法和纹理合成等方法也可用于不同类型的图像修复。
应用修复算法：
- 利用所选的算法对损坏区域进行修复。算法会根据周围区域的图像数据来填补缺失部分。
处理结果：
- 对修复后的图像进行后处理，以确保修复区域与周围区域自然融合。检查和调整修复效果，以实现更好的视觉效果。

应用场景：

图像恢复：修复老旧或损坏的照片，使其恢复到原始状态。
去除红眼：在照片编辑中去除红眼效果。
物体去除：在照片中去除不需要的物体或标记，填补被去除部分的图像信息。
遮挡修复：处理由于遮挡或图像损坏导致的缺失区域。

图像修复技术可以有效地恢复图像的完整性和视觉质量，广泛应用于图像编辑、数字修复以及计算机视觉等领域。

如图10-8所示：
在这里插入图片描述

图 10-8：用 OpenCV 进行图像修复的示例。左图显示了由用户标记的“破损”区域。右图显示了经过图像修复后的结果

10.5.2 利用霍夫变换检测直线

霍夫变换 是一种经典的图像处理技术，用于检测图像中的直线或其他形状。霍夫变换通过将图像空间的直线检测转换为参数空间的峰值检测，从而实现直线的检测。

核心思想

直线方程：
- 在笛卡尔坐标系中，直线方程为 $y = m x + c$ ，其中 $m$ 是斜率， $c$ 是截距。
- 在霍夫变换中，通常使用极坐标系表示直线： $\rho = x \cos \theta + y \sin \theta$
  其中， $\rho$ 是直线到原点的距离， $\theta$ 是直线的角度。
参数空间：
- 通过将每个图像中的点转换为参数空间中的直线表示，所有的直线将映射到参数空间中的一条曲线。
累加器：
- 在参数空间中，对每条曲线进行累加，形成一个累加器数组。直线的峰值对应于参数空间中的高响应值。
峰值检测：
- 在累加器中寻找峰值，这些峰值对应于图像中真实存在的直线。

霍夫变换步骤

边缘检测：
- 使用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测）检测图像中的边缘点。
霍夫变换：
- 将每个边缘点转换为参数空间中的曲线，并在累加器中进行累加。
峰值检测：
- 在累加器中检测峰值，找到参数空间中的直线。
绘制直线：
- 根据检测到的直线参数，在原图像上绘制直线。

应用场景

车道检测：用于自动驾驶系统中检测车道标线。
建筑物结构分析：分析建筑物中的直线结构。
图像校正：校正图像中的直线变形。

霍夫变换通过将图像空间中的问题转换到参数空间，能够有效检测直线，并广泛应用于各种计算机视觉任务中。

示例代码如下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image = cv2.imread('img_1.png')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)# 霍夫变换检测直线
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)# 在图像上绘制直线
if lines is not None:for line in lines:rho, theta = line[0]a = np.cos(theta)b = np.sin(theta)x0 = a * rhoy0 = b * rhox1 = int(x0 + 1000 * (-b))y1 = int(y0 + 1000 * (a))x2 = int(x0 - 1000 * (-b))y2 = int(y0 - 1000 * (a))cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)# 显示结果
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Detected Lines')
plt.axis('off')
plt.show()