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前言:
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目前正在进行 OpenCV技能树的学习,OpenCV是学习图像处理理论知识比较好的一个途径,至少比看书本来得实在。本专栏文章主要记录学习OpenCV的过程以及对学习过程的一些反馈记录。感兴趣的同学可以一起学习、一起交流、一起进步。🌟🌟🌟
下面框架图主要是OpenCV入门技能树总共有27个知识点,其中包括了8个大章的学习内容,如果感兴趣的可以进一步学习博主写的关于OpenCV的专栏【通俗易懂OpenCV(C++版)详细教程】:
🎁🎁🎁支持:如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话,可以悄悄关注一下博主哈,如果三连收藏支持就更好啦!这就是给予我最大的支持!😙😙😙
文章目录
- 一、OpenCV基础
- 1.1 OpenCV 简介
- 1.2 OpenCV安装(python版)
- 1.3 图像的基本操作
- 1.4 IO与GUI
一、OpenCV基础
1.1 OpenCV 简介
题目:Hello World

以下 Hello World 程序中,能够正确执行下述操作的是?·读取目录下lena图片·显示lena图像窗口·等待用户输入任意按键后关闭窗口·销毁所有窗口
解析:
import cv2
if __name__=='__main__':img = cv2.imread("lena.png")cv2.imshow("lena",img)//名称在前,变量在后cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
1.2 OpenCV安装(python版)
题目:极简OpenCV环境安装
·OpenCV 的官方教程里提供了各平台的安装教程:https://docs.opencv.org/4.x/df/d65/tutorial_table_of_content_introduction.html
·但是最便利的方式是安装 opencv-python ,安装命令如下:pip install opencv-python
·在 Python 中打印出使用的 OpenCV 版本,正确的代码是?
解析:
import cv2
print(cv2.__version__)
1.3 图像的基本操作
1、题目:图像像素颜色
·认识颜色空间,OpenCV 常用的颜色空间有:RGB颜色空间、HSV颜色空间、Lab颜色空间。
·以下选项中【不正确】打印像素(100,100)处颜色空间分量名字的是?
解析:
import numpy as np
import cv2 as cv
if name == 'main':img = cv.imread('lena.png', cv.IMREAD_COLOR)px = img[100, 100]print(f'red:{px[0]}, green:{px[0]}, blue:{px[0]}')//这行代码有误
OpenCV读图片默认通道是排列BGR
2、题目:图片黑客帝国化


·黑客帝国的图片风格偏绿色,任意图片的每个像素(r,g,b)经过公式转换后即可获得一张“黑客帝国风格图片”:r = r^(3/2) g = r^(4/5)b = r^(3/2)
·我们对lena图片也做黑客帝国风格化处理:
·框架代码如下:
import numpy as np
import cv2
import mathdef hacker(img):# TODO(You): 请在此添加代码if __name__ == '__main__':img_origin = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_COLOR)img = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_COLOR)print(img.size)print(img.shape)hacker(img)print('显示图片,请按任意键退出')numpy_horizontal_concat = np.concatenate((img_origin, img), axis=1)cv2.imshow('Lena图片黑客帝国化', numpy_horizontal_concat)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
·以下选项是对函数 def hacker(img) 的实现,请选出实现【有错】的选项:
解析:
def hacker(img):
height, width, channels = img.shape
for i in range(0, width):for j in range(0, height):b, g, r = img.item((i, j))hack_b = int(math.pow(b/256.0, 3/2) * 256)hack_g = int(math.pow(g/256.0, 4/5) * 256)hack_r = int(math.pow(r/256.0, 3/2) * 256)img.itemset((i, j), (hack_b, hack_g, hack_r))
另: item和itemset函数区别
3、题目:梅西足球轨迹
使用 OpenCV 可以方便的剪切粘贴图像上的区域。例如下图是梅西在踢足球:


实现代码如下,需要补全TODO部分:
import cv2
import numpy as npif __name__ == '__main__':img = cv2.imread('ball.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)start = [493, 594]end = [112, 213]ball = img[start[0]:start[1], end[0]:end[1]]x_step = 101y_step = 10for i in range(-1, 4):# TODO(You): 请在此实现代码cv2.imshow("ball_continue", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
解析:
x_offset = x_stepi
y_offset = y_stepi
img[start[0]-y_offset:start[1]-y_offset, end[0]+x_offset:end[1]+x_offset] = ball
注意:图像中,一般情况下左上角为坐标轴的(0,0)点,X是水平方向(往右为正,往左为负),Y是竖直方向(往下为正,往上为负)。值得注意的是,起点图片是图二左下角第一哥足球,并非图一的原始足球位置。
从图中可以看出足球轨迹,在Y的方向是往上(为负),在X的方向是往右(为正)。
python
中data[ 1 : 10, 2:30 ]
中 :是表示一个序列,逗号前 1:10表示X的范围从1到10, 2:30表示Y的范围是2到30;
x_step
所在的线是平行于X轴的水平线;
y_step
所在的直线是平行于Y轴的竖直线;
所以,x_step是Y方向上的增加量;y_step是X方向上的增加量;足球轨迹在Y的方向是往上(为负),即start[0]-y_offset:start[1]-y_offset
,在X的方向是往右(为正),即end[0]+x_offset:end[1]+x_offset
。
1.4 IO与GUI
1、题目:甲壳虫乐队
一只甲壳虫想组个乐队,但是临时找不到队友。
请使用 OpenCV 读取下面的彩色甲壳虫图片 'bug.jpg',帮助他变身灰色甲壳虫,然后完成组队。
显示甲壳虫乐队并写入到 'bug_band.jpg',以下实现正确的是?


解析:
import numpy as np
import cv2if name == 'main':bug_img = cv2.imread("bug.jpg") #读取图像'''将彩色三通道转换为单通道的灰度图,其转换原理为: GRAY = B * 0.114 + G * 0.587 + R * 0.299'''bug_img_gray = cv2.cvtColor(bug_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)'''COLOR_GRAY2BGR 将单通道的灰度图转换为三通道,这是为了后面的图像合并。COLOR_GRAY2BGR的原理:R = G = B = GRAY; A = 0; R,G,B相等时,图像会显示为灰值,不相等时颜色会偏向于较大的基色;'''bug_img_gray_by_BGR_space = cv2.cvtColor(bug_img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)''' concatenate 合并两副图像,要求两幅图像大小一致,通道一致。连接方向(轴向),axis=0时,垂直连接;axis=1时,水平连接;axis=None时,扁平输出,即把二维矩阵中的每个元素横向顺序依次放到一个一维矩阵(列表)中'''bug_img_concat = np.concatenate( (bug_img, bug_img_gray_by_BGR_space),axis=1)cv2.imwrite("bug_band.jpg", bug_img_concat)cv2.imshow('甲壳虫乐队', bug_img_concat)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
2、题目:早起的鸟儿有虫吃
早起的鸟儿不但有虫吃,还可以照镜子。请你帮助鸟儿们跟镜像合影。
这是跟镜像合影的效果:
基本的实现代码如下,合影每10帧采样一次:
import numpy as np
import cv2if __name__ == '__main__':cap = cv2.VideoCapture('birds.mp4')out = ...# TODO(You): 请在此正确创建待保存的目标mp4文件`out`i = 0while(cap.isOpened()):ret, bird_frame = cap.read()if bird_frame is None:breakbird_flip_frame = cv2.flip(bird_frame, 0)bird_concat_frame = np.concatenate((bird_frame, bird_flip_frame),axis=1)cv2.imshow('bird_concat_frame', bird_concat_frame)if i % 10 == 0:out.write(bird_concat_frame)i += 1if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakout.release()cap.release()cv2.destroyAllWindows()
解析:
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
out = cv2.VideoWriter(
'birds_concat.mp4',
cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v'),fps,(width2, height))
3、题目:甲壳虫的Base64之旅
如下的一只甲壳虫,我们希望把它编码成 Base64,再从Base64解码出来。代码框架如下:
以下对两个函数实现正确的是?
import numpy as np
import cv2
import base64def img_to_base64(img):# TODO(You):def img_from_base64(img_base64):# TODO(You):if __name__ == '__main__':img = cv2.imread('bug.jpg')img_base64 = img_to_base64(img)img = img_from_base64(img_base64)cv2.imshow('img_decode', img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

解析:
def img_to_base64(img):return base64.b64encode(cv2.imencode('.jpg', img)[1]).decode()def img_from_base64(img_base64):jpg_original = base64.b64decode(img_base64)jpg_as_np = np.frombuffer(jpg_original, dtype=np.uint8)img = cv2.imdecode(jpg_as_np, flags=1)return img
4、题目:矩形涂鸦画板
编写一个矩形涂鸦画板,实现功能:·鼠标左键按下拖动绘制矩形,鼠标左键弹起时完成绘制·按'c'键清空画板·按'ESC'键退出
基本框架代码如下:
import numpy as np
import cv2 as cv
from random import randintclass Painter:def __init__(self) -> None:self.mouse_is_pressed = Falseself.last_pos = (-1, -1)self.width = 300self.height = 512self.img = np.zeros((self.width, self.height, 3), np.uint8)self.window_name = 'painter'self.color = Nonedef run(self):print('画板,拖动鼠标绘制矩形框,按ESC退出,按c键清空画板')cv.namedWindow(self.window_name)cv.setMouseCallback(self.window_name,lambda event, x, y, flags, param: self.on_draw(event, x, y, flags, param))while True:cv.imshow(self.window_name, self.img)k = cv.waitKey(1) & 0xFFif k == ord('c'):self.clean()elif k == 27:breakcv.destroyAllWindows()def on_draw(self, event, x, y, flags, param):# TODO(You): 请正确实现画板事件响应,完成功能def clean(self):cv.rectangle(self.img, (0, 0), (self.height, self.width), (0, 0, 0), -1)def begin_draw_rectangle(self, pos1, pos2):if self.color is None:self.color = (randint(0, 256), randint(0, 256), randint(0, 256))cv.rectangle(self.img, pos1, pos2, self.color, -1)def end_draw_rectangle(self, pos1, pos2):self.color = Noneif __name__ == '__main__':p = Painter()p.run()
以下正确实现鼠标事件,完成画板绘制逻辑的代码是?
解析:
pos = (x, y)
if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:self.mouse_is_pressed = Trueself.last_pos = pos
elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE:if self.mouse_is_pressed == True:self.begin_draw_rectangle(self.last_pos, pos)
elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP:self.end_draw_rectangle(self.last_pos, pos)self.mouse_is_pressed = False
注意:使用变量mouse_is_pressed
去控制,鼠标按下为mouse_is_pressed = true
;鼠标移动时当mouse_is_pressed==true
时才会绘制;当鼠标抬起时,mouse_is_pressed = false
停止绘制。

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c++ 常见宏、模板用法【1】
目录1、宏定义实现简单的断言2、可变参数模板3、变量模板4、宏定义实现范围内的for循环5、模板实现函数对象6、宏定义实现作用域限定7、类型萃取模板1、宏定义实现简单的断言 #define ASSERT(expr) \if(!(expr)) { \std::cout << "assertion failed: " <&l…...
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【25】Verilog进阶 - 序列检测
VL25 输入序列连续的序列检测 本题并不难【中等】难度给高了 【做题关键】 (1)需要使用移位寄存器的思路。其实reg型是寄存器,也可以当做是移位寄存器,重要的是对其的处理,使用的是移位寄存器的思路 (2)注意新移入数据存放在低位 1 题目 + 代码 + TestBench 很简单,没…...
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如何绕开运营商的 QoS 限制
运营商针对 UDP 进行限制,这是 QUIC 以及类似 UDP-Based 协议的推广阻力之一,上了线很多问题,丢包,慢等的问题严重增加运维,运营成本。 按照运营商五元组 QoS 这种简单粗暴不惹事的原则,只要换一个端口就可…...
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C#基础教程22 异常处理
文章目录 C# 异常处理语法C# 中的异常类异常类 描述异常处理创建用户自定义异常C# 异常处理 异常是在程序执行期间出现的问题。C# 中的异常是对程序运行时出现的特殊情况的一种响应,比如尝试除以零。 异常提供了一种把程序控制权从某个部分转移到另一个部分的方式。C# 异常处理…...
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java八股文--java基础
java基础1.什么是面向对象,谈谈对面向对象的理解2.JDK JRE JVM的区别与联系3.和equals4.hashCode与equals5.String StringBuffer StringBuilder的区别6.重载和重写的区别7.接口和抽象类8.List和Set的区别9.ArrayList和LinkedList10.HashMap和HashTable的区别&#x…...
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2022年全国职业院校技能大赛(中职组)网络安全竞赛试题A模块第四套解析(详细)
2022年全国职业院校技能大赛(中职组) 网络安全竞赛试题 (4) (总分100分) 赛题说明 一、竞赛项目简介 “网络安全”竞赛共分A.基础设施设置与安全加固;B.网络安全事件响应、数字取证调查和应用安全;C.CTF夺旗-攻击;D.CTF夺旗-防御等四个模块。根据比赛实际情况,竞…...