opencv aruco（AI必备技能-OpenCV基础讲解）

时间2025-05-05 00:46:02分类IT科技浏览4185

导读：🎉作者简介...

🎉作者简介

：目前在读计算机研究生，研二。主要研究方向是人工智能和群智能算法方向。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、计算机视觉（OpenCV）、群智能算法。然后正在学习深度学习的相关内容。以后可能会涉及到网络安全相关领域，毕竟这是每一个学习计算机的梦想嘛！

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💛本文摘要💛：本文我们将继续讲解相关计算机视觉的相关知识。具体包括以下几个内容。

🔔 1.图像的加法运算，包括python中的numpy加法操作以及OpenCV加法运算。

🔔 2.图像融合。

🔔3.图像的类型转换。

🔔4.图像缩放。

🔔5.图像翻转。

🎥前言

未来随着5G技术的普及，整个世界也许看到的都是视频与图像，视频与图像数据都需要通过计算机视觉进行解析信息，读取理解，也有人说未来的世界将是像素主导一切的世界，这样我们就更加离不开计算机视觉等相关技术。

OpenCV框架是计算机视觉领域最流行的框架之一,自发布以来，因为其免费开源收到了工业界与学术界广泛关注与兴趣，成功的在多个计算机视觉应用领域落地，这些领域包括生物图像检测与分析、工业缺陷检测、军事无人机、农业植物图像分析、安防监控领域、文字OCR识别、文档信息化处理、视频分析、智能交通与无人驾驶领域、水体环境监测、设备缺陷分析等方面。

🎥OpenCV知识讲解

🔆图像的加法运算

📻1.numpy加法运算讲解

其中numpy使用的就是加模运算

。

运算过程就是：运算结果=图像1+图像2

因为图像上的表示都为二进制表示，比如我们所说的

0→00000000 255→11111111

📟情况一：但是如果两个图像对应的像素值相加小于等于255 ，那么我们就取该值，保留下来。

比如100+58=158 ，那么158<=255 ，那么我们保留158这个数值。

📟情况二：如果两个图像对应的像素值相加大于255 ，那么我们就对255取模运算。

比如255+58=313 ，那么就进行313%255=58 ，这里就保留取模运算之后的结果58 。

📻2.OpenCV加法运算讲解

OpenCV使用的是饱和运算

。

运算过程就是：结果=cv2.add(图像1 ，图像2)

这里的方法就和上方的numpy算法有所不同。

📟情况一：保持一致，如果不超过255 ，那么我们就保留下来。

📟情况二：如果相加的结果超过了255 ，那么我们就直接保留255 。和上方不同！

📻3.Numpy和OpenCV加法运算代码

import cv2 import numpy as np a=cv2.imread(path(图片对应路径)) b=a add1=a+b add2=cv2.add(a,b) cv2.imshow(add1,add1) cv2.imshow(add2,add2) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

我们还是以大美女lena为例。这里是原始图像。

这是Numpy加模运算结果图，可以看出超过255的点都进行了加模。

这里是OpenCV加法运算结果图。

📌重要注意：这里参与加法运算的所有图像必须保证大小一致，类型必须一致。

🔆图像融合

融合的目的就是将2张或者2张以上的图像信息融合到一张图像上。融合的图像含有更多的信息，能够方便人来观察或者计算机的处理。部分不清晰+部分不清晰=清晰

在做图像融合的时候：结果图像=图像1系数1+图像2系数2+亮度调节值

，其中的系数1和系数2可以说成图像所占权重。

📤使用函数addWeighted

dst=cv.addWeighted(src1,alpha,arc2,bata,gamma)

dst=src1alpha+src2beta+gamma

下面我们介绍一下图像boat和图像lena的融合结果。

📤图像融合代码 import cv2 a=cv2.imread(path boat) b=cv2.imread(path lena) c=cv2.addWeighted(a,1,b,1,0) cv2.imshow(a,a) cv2.imshow(b,b) cv2.imshow(c,c) cv2.waitKey

🔆图像的类型转换

我们之前提及过图片类型转换我们今天要进行详细的解答。

其中类型转换包括由彩色也就是BGR转化为灰度图像，BGR转RGB ，灰度图像转RGB图像，还有灰度图像转二值图像等等。其中OpenCV提供了200多种的类型转换方法。其中最常用的包括：

cv2.COLOR_BGR2GRAY BGR转灰度图像 cv2.COLOR_BGR2RGB BGR转RGB cv2.COLOR_GRAY2BGR 灰度图像转BGR

💡1.BGR转灰度图像 import cv2 a=cv2.imread(lenacolor.png) b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow(lenacolor,a) cv2.imshow(lenaGray,b) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

💡2.BGR转RGB

import cv2 a=cv2.imread(lenacolor.png) b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow(lenacolor,a) cv2.imshow(lenaGray,b) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

💡3.灰度图像转BGR

import cv2 a=cv2.imread(lenagray.png) b=cv2.cvtColor(a,cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.imshow(lenagrayr,a) cv2.imshow(lenabgr,b) print(a.shape) print(b.shape) bb,bg,br=cv2.split(b) cv2.imshow("bb",bb) cv2.imshow("bg",bg) cv2.imshow("br",br) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

这里我们得到的输出是（256 ，256）和（256 ，256 ，3），说明已经转型成功。

🔆图像缩放

图像缩放相关函数：resize函数

语法格式：

dst=cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) dst=cv2.resize(src,dsize)

其中src为原始图像，dsize为缩放的大小

🔑例如：b=cv2.resize(a,(122,122)),(122,122)表示新图片的尺寸。

其中还有一种表达形式就是，fx表示在水平方向上放大或者缩小了多少倍，如果大于1则说明是放大，如果小于1 ，说明是缩小多少倍。同样fy表示在垂直方向上。

dsize和fx ，fy设置一个即可！

一般情况下我们都这么表示：

b=cv2.resize(a,(round(cols0.5),round(rows0.5)))

其中round函数表示四舍五入的意思。或者

b=cv2.resize(a,None,fx=1.2,fy=0.5) 这里就表示在水平方向上放大1.2倍，在垂直方向上虽小0.5倍。

⌛️代码部分

import cv2 a=cv2.imread("image\\lenacolor.png") rows,cols=a.shape[:2] b=cv2.resize(a,(200,100)) cv2.imshow("original",a) cv2.imshow("resize",b) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() import cv2 a=cv2.imread("image\\lenacolor.png") rows,cols=a.shape[:2] b=cv2.resize(a,(round(cols*0.5),round(rows*1.2))) cv2.imshow("original",a) cv2.imshow("resize",b) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

🔆图像翻转

函数介绍：flip函数