3. OpenCV-Python——圖像梯度算法、邊緣檢測、圖像金字塔與輪廓檢測與傅里恭弘=叶 恭弘變換_如何寫文案

※別再煩惱如何寫文案,掌握八大原則!

什麼是銷售文案服務?A就是幫你撰寫適合的廣告文案。當您需要販售商品、宣傳活動、建立個人品牌,撰寫廣告文案都是必須的工作。

一、圖像梯度算法

1、圖像梯度-Sobel算子

 

 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

  • ddepth:圖像的深度
  • dx和dy分別表示水平和豎直方向
  • ksize是Sobel算子的大小
 1 # *******************圖像梯度算法**********************開始
 2 import cv2
 3 # import numpy as np
 4 
 5 img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 6 cv2.imshow("img",img)
 7 cv2.waitKey()
 8 cv2.destroyAllWindows()
 9 
10 # 显示圖像函數
11 def cv_show(img,name):
12     cv2.imshow(name,img)
13     cv2.waitKey()
14     cv2.destroyAllWindows()
15 
16 # Sobel算子——x軸
17 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)   # 計算水平的
18 cv_show(sobelx,'sobelx')
19 
20 # 白到黑是正數,黑到白就是負數了,所有的負數會被截斷成0,所以要取絕對值
21 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
22 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)             # 取絕對值
23 cv_show(sobelx,'sobelx')
24 
25 # Sobel算子——y軸
26 sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
27 sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)             # 取絕對值
28 cv_show(sobely,'sobely')
29 
30 # 求和
31 sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)  # 按權重計算
32 cv_show(sobelxy,'sobelxy')
33 
34 # 也有直接計算xy軸的————不推薦使用
35 # sobelxy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)
36 # sobelxy = cv2.convertScaleAbs(sobelxy)
37 # cv_show(sobelxy,'sobelxy')
38 # *******************圖像梯度算法**********************結束

用lena圖像來實際操作一下:

 1 # *******************圖像梯度算法-實際操作**********************開始
 2 import cv2
 3 
 4 # 显示圖像函數
 5 def cv_show(img,name):
 6     cv2.imshow(name,img)
 7     cv2.waitKey()
 8     cv2.destroyAllWindows()
 9 
10 img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
11 cv_show(img,'img')
12 
13 # 分別計算x和y
14 img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
15 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
16 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
17 sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
18 sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
19 sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
20 cv_show(sobelxy,'sobelxy')
21 # *******************圖像梯度算法-實際操作**********************結束

      

2、圖像梯度-Scharr和Laplacian算子

(1)Scharr算子

(2)Laplacian算子

(3)不同算子之間的差距

 1 # *******************圖像梯度算子-Scharr+laplacian**********************開始
 2 import cv2
 3 import numpy as np
 4 
 5 #不同算子的差異
 6 img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 7 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
 8 sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
 9 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
10 sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
11 sobelxy =  cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
12 
13 scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0)
14 scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1)
15 scharrx = cv2.convertScaleAbs(scharrx)
16 scharry = cv2.convertScaleAbs(scharry)
17 scharrxy =  cv2.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0)
18 
19 laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
20 laplacian = cv2.convertScaleAbs(laplacian)
21 
22 res = np.hstack((sobelxy,scharrxy,laplacian))
23 
24 # 显示圖像函數
25 def cv_show(img,name):
26     cv2.imshow(name,img)
27     cv2.waitKey()
28     cv2.destroyAllWindows()
29 cv_show(res,'res')
30 # *******************圖像梯度算子-Scharr+laplacian**********************結束

二、邊緣檢測

Canny邊緣檢測

  • 1) 使用高斯濾波器,以平滑圖像,濾除噪聲。

  • 2) 計算圖像中每個像素點的梯度強度和方向。

  • 3) 應用非極大值(Non-Maximum Suppression)抑制,以消除邊緣檢測帶來的雜散響應。

  • 4) 應用雙閾值(Double-Threshold)檢測來確定真實的和潛在的邊緣。

  • 5) 通過抑制孤立的弱邊緣最終完成邊緣檢測。

1、高斯濾波器

2、梯度和方向

3、非極大值抑制

4、雙閾值檢測

 1 # *******************邊緣檢測**********************開始
 2 import cv2
 3 import numpy as np
 4 
 5 img=cv2.imread("lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 6 
 7 v1=cv2.Canny(img,80,150)  # 設置雙閾值 最小和最大
 8 v2=cv2.Canny(img,50,100)
 9 
10 res = np.hstack((v1,v2))
11 
12 # 显示圖像函數
13 def cv_show(img,name):
14     cv2.imshow(name,img)
15     cv2.waitKey()
16     cv2.destroyAllWindows()
17 cv_show(res,'res')
18 # *******************邊緣檢測**********************結束

三、圖像金字塔

1、高斯金字塔

(1)高斯金字塔:向下採樣方法(縮小)

(2)高斯金字塔:向上採樣方法(放大)

※教你寫出一流的銷售文案?

銷售文案是什麼?A文案是廣告用的文字。舉凡任何宣傳、行銷、販賣商品時所用到的文字都是文案。在網路時代,文案成為行銷中最重要的宣傳方式,好的文案可節省大量宣傳資源,達成行銷目的。

  

 1 # *******************圖像金字塔--高斯金字塔**********************開始
 2 import cv2
 3 import numpy as np
 4 
 5 # 显示圖像函數
 6 def cv_show(img,name):
 7     cv2.imshow(name,img)
 8     cv2.waitKey()
 9     cv2.destroyAllWindows()
10 
11 img=cv2.imread("AM.png")
12 # cv_show(img,'img')
13 print (img.shape)
14 
15 # 高斯金字塔-上採樣 (可執行多次)
16 up=cv2.pyrUp(img)
17 # cv_show(up,'up')
18 print (up.shape)
19 
20 # 高斯金字塔-下採樣 (可執行多次)
21 down=cv2.pyrDown(img)
22 # cv_show(down,'down')
23 print (down.shape)
24 
25 # 高斯金字塔-先上採樣再下採樣 (會損失信息-變模糊)
26 up=cv2.pyrUp(img)
27 up_down=cv2.pyrDown(up)
28 # cv_show(up_down,'up_down')
29 cv_show(np.hstack((img,up_down)),'up_down')
30 # *******************圖像金字塔--高斯金字塔**********************結束

2、拉普拉斯金字塔

 1 # *******************圖像金字塔-拉普拉斯金字塔**********************開始
 2 import cv2
 3 import numpy as np
 4 
 5 # 显示圖像函數
 6 def cv_show(img,name):
 7     cv2.imshow(name,img)
 8     cv2.waitKey()
 9     cv2.destroyAllWindows()
10 
11 img=cv2.imread("AM.png")
12 down=cv2.pyrDown(img)
13 down_up=cv2.pyrUp(down)
14 l_1=img-down_up
15 cv_show(l_1,'l_1')
16 # *******************圖像金字塔-拉普拉斯金字塔**********************結束

四、圖像輪廓

 cv2.findContours(img,mode,method)

  mode:輪廓檢索模式

  • RETR_EXTERNAL :只檢索最外面的輪廓;
  • RETR_LIST:檢索所有的輪廓,並將其保存到一條鏈表當中;
  • RETR_CCOMP:檢索所有的輪廓,並將他們組織為兩層:頂層是各部分的外部邊界,第二層是空洞的邊界;
  • RETR_TREE:檢索所有的輪廓,並重構嵌套輪廓的整個層次;

  method:輪廓逼近方法

  • CHAIN_APPROX_NONE:以Freeman鏈碼的方式輸出輪廓,所有其他方法輸出多邊形(頂點的序列)。
  • CHAIN_APPROX_SIMPLE:壓縮水平的、垂直的和斜的部分,也就是,函數只保留他們的終點部分。

為提高準確性,使用二值圖像。

1、輪廓檢測及繪製

 1 # *******************圖像輪廓**********************開始
 2 import cv2
 3 import numpy as np
 4 
 5 # 讀入圖像轉換為二值圖像
 6 img = cv2.imread('contours.png')
 7 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     # 轉換為灰度圖
 8 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 轉換成二值圖
 9 
10 # 显示圖像函數
11 def cv_show(img,name):
12     cv2.imshow(name,img)
13     cv2.waitKey()
14     cv2.destroyAllWindows()
15 # cv_show(thresh,'thresh')
16 
17 # 輪廓檢測  第一個就是二值的結果  第二個是一堆輪廓點  第三個是層級
18 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
19 
20 # 繪製輪廓
21 draw_img = img.copy()  # 注意需要copy,要不原圖會變。。。
22 res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # 傳入繪製圖像,輪廓,輪廓索引(-1全部),顏色模式,線條厚度
23 # cv_show(res,'res')
24 
25 draw_img = img.copy()
26 res = cv2.drawContours(draw_img, contours, 2, (0, 0, 255), 2)
27 cv_show(res,'res')
28 # *******************圖像輪廓**********************結束

2、輪廓特徵

 1 import cv2
 2 
 3 # 讀入圖像轉換為二值圖像
 4 img = cv2.imread('contours.png')
 5 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     # 轉換為灰度圖
 6 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 轉換成二值圖
 7 
 8 # 輪廓檢測  第一個就是二值的結果  第二個是一堆輪廓點  第三個是層級
 9 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
10 
11 # 繪製輪廓
12 draw_img = img.copy()
13 res = cv2.drawContours(draw_img, contours, 2, (0, 0, 255), 2)
14 
15 # 輪廓特徵
16 cnt = contours[0]               # 獲取輪廓
17 print(cv2.contourArea(cnt))     # 計算面積
18 print(cv2.arcLength(cnt, True)) # 計算周長,True表示閉合的

3、輪廓近似

     

 1 import cv2
 2 
 3 img = cv2.imread('contours2.png')
 4 # 显示圖像函數
 5 def cv_show(img,name):
 6     cv2.imshow(name,img)
 7     cv2.waitKey()
 8     cv2.destroyAllWindows()
 9 
10 # 二值+輪廓檢測
11 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
12 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
13 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
14 cnt = contours[0]
15 # 輪廓繪製
16 draw_img = img.copy()
17 res = cv2.drawContours(draw_img, [cnt], -1, (0, 0, 255), 2)
18 # cv_show(res,'res')
19 
20 # 輪廓近似
21 epsilon = 0.05*cv2.arcLength(cnt,True)
22 approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
23 
24 draw_img = img.copy()
25 res = cv2.drawContours(draw_img, [approx], -1, (0, 0, 255), 2)
26 cv_show(res,'res')

(1)邊界矩形

 1 # *******************圖像輪廓-邊界矩形**********************開始
 2 import cv2
 3 
 4 # 显示圖像函數
 5 def cv_show(img,name):
 6     cv2.imshow(name,img)
 7     cv2.waitKey()
 8     cv2.destroyAllWindows()
 9 
10 img = cv2.imread('contours.png')
11 
12 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
13 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
14 binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
15 cnt = contours[0]
16 
17 # 邊界矩形
18 x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
19 img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
20 cv_show(img,'img')
21 # 輪廓面積與邊界矩形比
22 area = cv2.contourArea(cnt)
23 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
24 rect_area = w * h
25 extent = float(area) / rect_area
26 print ('輪廓面積與邊界矩形比',extent)
27 # *******************圖像輪廓-邊界矩形**********************結束

(2)外接圓

1 # 外接圓
2 (x,y),radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
3 center = (int(x),int(y))
4 radius = int(radius)
5 img = cv2.circle(img,center,radius,(0,255,0),2)
6 cv_show(img,'img')

 五、傅里恭弘=叶 恭弘變換

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358

1、傅里恭弘=叶 恭弘的作用

  • 高頻:變化劇烈的灰度分量,例如邊界

  • 低頻:變化緩慢的灰度分量,例如一片大海

2、濾波

  • 低通濾波器:只保留低頻,會使得圖像模糊

  • 高通濾波器:只保留高頻,會使得圖像細節增強

  opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft(),輸入圖像需要先轉換成np.float32 格式,得到的結果中頻率為0的部分會在左上角,通常要轉換到中心位置,通過shift變換。

3、傅里恭弘=叶 恭弘變換

 1 # *******************傅里恭弘=叶 恭弘變換**********************開始
 2 import numpy as np
 3 import cv2
 4 from matplotlib import pyplot as plt
 5 
 6 img = cv2.imread('lena.jpg',0)
 7 
 8 img_float32 = np.float32(img)
 9 
10 # 傅里恭弘=叶 恭弘變換
11 dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
12 dft_shift = np.fft.fftshift(dft)                            # 低頻值移動到中間
13 
14 # 對兩通道進行轉換——映射公式
15 magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))
16 
17 plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
18 plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
19 plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
20 plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
21 plt.show()
22 # *******************傅里恭弘=叶 恭弘變換**********************結束

4、高通、低通濾波器

低通濾波器:

 1 # *******************低通濾波器**********************開始
 2 import numpy as np
 3 import cv2
 4 from matplotlib import pyplot as plt
 5 
 6 img = cv2.imread('lena.jpg',0)
 7 
 8 img_float32 = np.float32(img)
 9 
10 # 傅里恭弘=叶 恭弘變換
11 dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
12 dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
13 
14 rows, cols = img.shape
15 crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2)     # 中心位置
16 
17 # 低通濾波
18 mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)  # 掩碼
19 mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1  # 區域
20 
21 # IDFT
22 fshift = dft_shift*mask                     # 掩碼結合
23 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)         # 位置還原
24 img_back = cv2.idft(f_ishift)               # 傅里恭弘=叶 恭弘逆變換
25 img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) # 圖像轉換
26 
27 plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
28 plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
29 plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
30 plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
31 
32 plt.show()
33 # *******************低通濾波器**********************結束

高通濾波器:

 1 # *******************高通濾波器**********************開始
 2 import numpy as np
 3 import cv2
 4 from matplotlib import pyplot as plt
 5 
 6 img = cv2.imread('lena.jpg',0)
 7 
 8 img_float32 = np.float32(img)
 9 
10 dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
11 dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
12 
13 rows, cols = img.shape
14 crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2)     # 中心位置
15 
16 # 高通濾波
17 mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8)  # 掩碼
18 mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
19 
20 # IDFT
21 fshift = dft_shift*mask
22 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
23 img_back = cv2.idft(f_ishift)
24 img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])
25 
26 plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
27 plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
28 plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
29 plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
30 
31 plt.show()
32 # *******************高通濾波器**********************結束

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