python + opencv 图像处理

本帖最后由 cdxionghang 于 2016-2-2 15:55 编辑

这个可能不属于嵌入式图像处理了，但是基本原理差不多，就放这个版块了，希望斑竹见谅哈！！
                   有一段时间折腾了一下opencv,按照坛子内的大神的一些帖子移植了一下opencv,不过最后都只是玩了一下，不过说句实在话，做图像方面这么久，感觉整天调ISP没有进入到深层的东西去理解，也是一件很痛苦的事情，希望论坛里的老大哥能有时间给我们这一群在里面或者正将跳进这个里面的人做一些指导。话不多说，上干货：

我这次做的东西纯粹是出于兴趣爱好，以前接触过python,觉得这是个好东西，正好网上也有很多资料可以找，就试着搭建了环境，玩了一下：
a.环境搭建：
                        1.软件：python-2.7.5+OpenCV-2.3.1-win-superpack+npp_6.8.8，这些都是可以直接安装，安装好python之后，需要将路径添加到环境变量中间。在命令行输入python之后如果有提示，则证明安装成功了。
                       
                        2.在安装好的opencv后，将F:\opencv\build\python\2.7（你安装opencv的目录) cv2.pyd cv.py拷贝到D:\Python27\Lib\site-packages\(这里对应你安装python的目录)。
                        3.点击F:\opencv-python\opencv\samples\python中的drawing.py，如果出现画图的一个界面，恭喜你，安装成功。
                       


b.环境搭好后，就需要正式进行对opencv世界的探知了，不过，这里还需要装几个依赖包，名称为ez_setup-0.9.tar.tgz,matplotlib-1.3.1.win32-py2.7.exe,numpy-1.7.1-win32-superpack-python2.7.exe,pip-1.0.tar.tgz,python-dateutil-1.4.1.tar.tgz,scipy-0.16.0-win32-superpack-python2.7.exe,压缩包可以解压缩后，进入里面后直接执行python文件。具体请参考：[url]http://www.tuicool.com/articles/uIfIba[/url]

c.接下来就可以上代码了，参考的书籍：OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf(网上可以下载)，不过还是推荐好好研究下里面的各种算子。下面就上一下人脸检测：
代码如下：
                import cv2
                import sys

                imagePath = "F:/work/opencv-python/src/face4.jpg"

                faceCascade = cv2.CascadeClassifier("F:/work/opencv-python/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")

                image = cv2.imread(imagePath)

                gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                faces = faceCascade.detectMultiScale(
                                                                                gray,
                                                                                scaleFactor = 1.017,
                                                                                minNeighbors = 5,
                                                                                minSize = (5,5),
                                                                                flags = cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE
                                                                        )

                                                                        print "Found {0} faces!".format(len(faces))

                for (x,y,w,h) in faces:
                        cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0), 2)
                cv2.imshow("Faces found",image)
                cv2.waitKey(0)

                最后的效果如下：