Python+Opencv常用小工具集合

心已赠人 2022-01-21 08:25 381阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一、小工具1-URL转化为图片
     *  二、小工具2-鼠标响应
     *  参考资料
     *  注意事项

## 一、小工具1-URL转化为图片 ##

**1、代码实现**

# coding=utf-8
    # 导入python包
    import numpy as np
    import urllib.request as ur
    import cv2
    
    # 方法1-使用OpenCV、NumPy和urllib
    def url_to_image(url):
    	# 首先下载图像，然后将其转换为numpy数组，最后将其读取为opencv格式
    	resp = ur.urlopen(url)
    	image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
    	image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
    
    	# 返回结果
    	return image
    
    # 初始化URL列表
    urls = [
    	"https://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2015/01/opencv_logo.png",
    	"https://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2015/01/google_logo.png",
    	"https://www.pyimagesearch.com/wp-content/uploads/2014/12/adrian_face_detection_sidebar.png",
    ]
    
    # 循环遍历所有的URL
    for url in urls:
    	# 依次下载图片并展示它们
    	print ("downloading %s" % (url))
    	image = url_to_image(url)
    	cv2.imshow("Image", image)
    	cv2.waitKey(0)
    
    # 方法2-使用scikit-image
    from skimage import io
    
    # 循环遍历所有的URL
    for url in urls:
    	print ("downloading %s" % (url))
    	image = io.imread(url)
    	cv2.imshow("Incorrect", image)
    	cv2.imshow("Correct", cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    	cv2.waitKey(0)

**2、效果展示与分析**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1daWjE4MTkxMTcxNjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
![在这里插入图片描述][20190609105952926.png_pic_center]  
  上图展示了方案1中使用urllib、numpy和opencv获取的图片。

## 二、小工具2-鼠标响应 ##

**1、代码实现**

# coding=utf-8
    # 导入python包
    import argparse
    import cv2
    
    # 初始化参考点列表
    refPt = []
    cropping = False
    
    def click_and_crop(event, x, y, flags, param):
    	# 设置全局变量
    	global refPt, cropping
    
    	# 如果用户单击鼠标左键，则记录起始坐标（x，y）并指示正在执行裁剪
    	if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
    		refPt = [(x, y)]
    		cropping = True
    
    	# 检测左键是否被释放
    	elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
    		# 记录终点坐标并提示裁剪成功
    		refPt.append((x, y))
    		cropping = False
    
    		# 绘制ROI区域并进行显示
    		cv2.rectangle(image, refPt[0], refPt[1], (0, 255, 0), 2)
    		cv2.imshow("image", image)
    
    # 构建并解析参数
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
    args = vars(ap.parse_args())
    
    # 首先读取图片；然后创建一个鼠标事件
    image = cv2.imread(args["image"])
    clone = image.copy()
    cv2.namedWindow("image")
    cv2.setMouseCallback("image", click_and_crop)
    
    # 循环直到用户按下q键为止
    while True:
    	# 显示图片
    	cv2.imshow("image", image)
    	key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    
    	# 如果用户按下r，则复位裁剪操作
    	if key == ord("r"):
    		image = clone.copy()
    
    	# 如果用户按下q则跳出该循环
    	elif key == ord("q"):
    		break
    
    # 根据两个裁剪点获取ROI区域
    if len(refPt) == 2:
    	roi = clone[refPt[0][1]:refPt[1][1], refPt[0][0]:refPt[1][0]]
    	cv2.imshow("ROI", roi)
    	cv2.waitKey(0)
    
    # 关闭所有的窗口
    cv2.destroyAllWindows()

**2、效果展示和分析**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1daWjE4MTkxMTcxNjYx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## 参考资料 ##

\[1\] [参考链接1][1]  
\[2\] [参考链接2][2]

## 注意事项 ##

\[1\] 该博客是本人原创博客，如果您对该博客感兴趣，想要转载该博客，请与我联系（qq邮箱：1575262785@qq.com）,我会在第一时间回复大家，谢谢大家的关注.  
\[2\] 由于个人能力有限，该博客可能存在很多的问题，希望大家能够提出改进意见。  
\[3\] 如果您在阅读本博客时遇到不理解的地方，希望您可以联系我，我会及时的回复您，和您交流想法和意见，谢谢。  
\[4\] 本文测试的图片可以通过该链接进行下载。[网盘链接][Link 1]\- 提取码：oqiv。  
\[5\] **本人业余时间承接各种本科毕设设计和各种小项目，包括图像处理（数据挖掘、机器学习、深度学习等）、matlab仿真、python算法及仿真等，有需要的请加QQ：1575262785详聊！！！**

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[1]: https://www.pyimagesearch.com/2015/03/02/convert-url-to-image-with-python-and-opencv/
[2]: https://www.pyimagesearch.com/2015/03/09/capturing-mouse-click-events-with-python-and-opencv/
[Link 1]: https://pan.baidu.com/s/1aTQ2UTVY9_kAraaKzpaVHg