python opencv 简单图像识别,标注 [升级版]
先看一下效果
源图像
一)导入库
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import random二)读取图片
注意!!!
所有图片是在同一文件夹下的哦
主图名称是必须知道的哦
def read_img(mpath,img_main):"""读取图片"""img_name=os.listdir(mpath) # 获取 所有图片名称，是个列表imgs=[] # 读取进来的图片数据for name in (img_name):if name==img_main:
# if os.path.splitext(name)[0]==os.path.splitext(img_main)[0]: # 多余的测试main=img_rgb(cv.imread(mpath+name)) # 调用颜色转置了 下面就是else:imgs.append(img_rgb(cv.imread(mpath+name)))
#返回对应 参数 方便下一个函数使用 ,避免声明 全局变量return imgs,main,img_name颜色转置,
不是很重要的模块,
因为opencv读取图像是 BGR 而不是 常用的 RGB 所以,用别的 库显示opencv读取的图像需要转换一下,
不然就是蓝色的
当然了,opencv自带的 函数显示的是正常的,但是
我用的jupter做的,他自带的会额外弹出一个窗口,就很烦
所以用 matplotlib的图像显示
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22年4月23日 我阅读了《OpenCV轻松入门：面向Python》李立宗 这本书发现
这个模块真的毫无作用,至少,是在我这里
给 cv.imread()追加一个参数就可以读取原始色彩,啊啊啊啊 就这样
cv.imread('path',-1) -1 代表 cv2.IMREAD_UNCHANGED : 保持原格式不变
真离谱啊
def img_rgb(img):"""颜色转置"""# 颜色转置 bgr 转换 rgbb,g,r = cv.split(img)img= cv.merge([r,g,b])return img获取图片的高 宽
因为是要在 peo.jpg【第二张图中,倒数第三个】中用矩形框标注其他图像,
所以需要获取 其他图像的【高度】 和【宽度】
才能设定矩形的大小
def img_hwl(imgs):"""获取图片的高 宽 """hwl=[] # 存放 高 宽 L 属性# 获取 图像 高 宽 和 一个 L???,不确定,没用到第三个值for i in range(len(imgs)):hwl.append(imgs[i].shape)return hwl从检测结果中提取 对应坐标
def img_points(res,hwl):"""从检测结果中提取 对应坐标 """# 注 minMaxLoc 返回的是四个值,min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv.minMaxLoc(res)# 这里取第四个,是不同算法决定的top_left=max_loc# 存放图片在原图上的 左上角坐标# 矩形框 右下角坐标bottom_right=(top_left[0]+hwl[1],top_left[1]+hwl[0])return top_left,bottom_right
放置文本［就是美化一下］
不是关键
def put_txt(img,top_left,text):"""放置文本"""fontsize=1 # 字体大小r=random.randint(50,256)g=random.randint(50,256)b=random.randint(50,256)color=(r,g,b)font=cv.FONT_HERSHEY_DUPLEX # 字体格式cv.putText(img,text,(top_left[0],top_left[1]+15),font,fontsize,color,1,cv.LINE_AA)检测图片,核心功能 ！！！
def img_check(path,img_main):"""检测图片,核心功能"""imgs,img_main,img_name=read_img(path,img_main) # 获取 图像列表,主图像,图像名称列表hwl=img_hwl(imgs)# 存放 高 宽 L 属性ress=[] # 存放比对结果for i in range(len(imgs)):# 进行检测对比 第三步ress.append(cv.matchTemplate(imgs[i],img_main,cv.TM_CCOEFF))# cv.TM_CCOEFF 一种算法 ，有他才实现的 还有别的，百度叭# 从检测结果中提取 对应坐标 第四步top_left,bottom_right=img_points(ress[i],hwl[i]) # 调用自设函数put_txt(img_main,top_left,img_name[i]) # 调用自设函数cv.rectangle(img_main,top_left,bottom_right,(193, 44, 31),2)plt.figure(figsize=(10,5))plt.imshow(img_main)plt.show()主函数 或者说 开始函数
def main():"""主函数"""path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python\mypic\peo\\'img_main= 'peo.jpg'
# path=r'C:\Users\Administrator\Desktop\python\mypic\annimo\\'
# img_main= 'anis.png'img_check(path,img_main)main() python opencv 简单图像识别,标注 [升级版]相关推荐
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