python opencv常用方法的使用例程

import cv2  #cv2.__version__==3.2.0

import numpy as np
#讀取，顯示,寫
# cv2.imshow('show', img)  #顯示
print(np.shape(img)) 
# cv2.waitkey()    #waitkey(int delay=0)，當delay≤ 0，將無限期的等待下去；當delay>0時，就是等待delay毫秒。
img_crop=img[10:100,10:200]
cv2.imwrite('img_write.tif',img_crop)
exit()

img=cv2.imread('test1.jpg')  #注意，python中opencv讀取的通道是bgr，和別的可能不太一樣

img_gray=cv2.cvtcolor(img,cv2.color_bgr2gray) #轉成灰度影象，第二個引數改變可以進行別的顏色轉換
cv2.imshow('show', img_gray)
cv2.imshow('all',img)
cv2.imshow('b',img[:,:,0])
cv2.imshow('g',img[:,:,1])
cv2.imshow('r',img[:,:,2])
r_img=img[:,:,0]
print(np.shape(r_img))
cv2.waitkey()

#影象的平移

num_rows,num_cols=img.shape[:2]  #影象的size
translation_matrix = np.float32([ [1,0,-70], [0,1,110] ]) #變換矩陣m為[1,0,tx,
#           0,1,ty] x方向和y方向的偏移量
img_translation = cv2.warpaffine(img, translation_matrix, (num_cols,num_rows)) 
#需要影象、變換矩陣、變換後的大小，（這個大小如果不和原始影象大小相同，那麼函式會自 動通過插值來調整畫素間的關係）。 
cv2.imshow('translation', img_translation)
cv2.waitkey()
#影象的擴大與縮小
'''影象的擴大與縮小有專門的乙個函式，cv2.resize()，那麼關於伸縮需要確定的就是縮放比例，可以是x與y方向
相同倍數，也可以單獨設定x與y的縮放比例。另外乙個就是在縮放以後影象必然就會變化，這就又涉及到乙個插值
問題。那麼這個函式中，縮放有幾種不同的插值（interpolation）方法，在縮小時推薦cv2.inter_arer,擴大
是推薦cv2.inter_cubic和cv2.inter_linear。預設都是cv2.inter_linear，比如:
# 插值：interpolation
# none本應該是放影象大小的位置的，後面設定了縮放比例，
res1 = cv2.resize(img,none,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.inter_cubic)
#直接規定縮放大小，這個時候就不需要縮放因子
height,width = img.shape[:2]
res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.inter_cubic)
#影象旋轉
'''影象的旋轉矩陣一般為： 
m=[cos(θ) −sin(θ)
sin(θ)  cos(θ)]
但是單純的這個矩陣是在原點處進行變換的，為了能夠在任意位置進行旋轉變換，opencv採用了另一種方式： 
m=[α -β (1−α)centerx−βcentery
-β α βcenterx+(1−α)centery]
為了構造這個矩陣，opencv提供了乙個函式： 
cv2.getrotationmatrix2d()，這個函式需要三個引數，旋轉中心，旋轉角度
rows,cols = img.shape[:2]
#第乙個引數旋轉中心，第二個引數旋轉角度，第三個引數：縮放比例
m = cv2.getrotationmatrix2d((cols/2,rows/2),45,1)
#第三個引數：變換後的影象大小
res = cv2.warpaffine(img,m,(rows,cols))
cv2.imshow("原圖",img)
cv2.imshow("變換後影象",res)

#邊緣檢測

sobel_horizontal = cv2.sobel(img, cv2.cv_64f, 1, 0, ksize=5) #利用sobel運算元進行邊緣檢測，x方向
sobel_vertical = cv2.sobel(img, cv2.cv_64f, 0, 1, ksize=5) #利用sobel運算元進行邊緣檢測，y方向
kernel_1 = np.array([[-1,0,1], [-2,0,2], [-1,0,1]])   #利用影象卷積的方法進行邊緣放大
kernel_2 = np.array([[-1,-2,-1], [0,0,0], [1,2,1]])    #利用影象卷積的方法進行邊緣放大
output=cv2.filter2d(img, -1,kernel=kernel_1)
cv2.imshow('ker1',output)
output2=cv2.filter2d(img, -1,kernel=kernel_2)
cv2.imshow('ker2',output2)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('sobel horizontal', sobel_horizontal)
cv2.imshow('sobel vertical', sobel_vertical)
cv2.waitkey(0)

#erode dilate 腐蝕膨脹

				
python opencv常用函式
讀取 灰度變換 gray cv2.cvtcolor src,cv2.color rgb2gray 顯示 cv2.imshow gray gray cv2.waitkey 0 裁剪 src src y1 y2,x1 x2 複製 copyimg src.copy 建立mser物件 mser cv2.ms...
				
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沒有讀取到檔案，可能是路徑 檔名 字尾錯了 引數型別錯誤或兩個引數大小不一致，出現在cv2.bitwise and 中，可以.dtype,shape檢視 def cvtcolor src,code,dst none,dstcn none 影象型別轉換，code cv2.color gray2bgr灰...
				
selenium webdriver 常用方法
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