1.imutils功能简介

imutils是在opencv基础上的一个封装,达到更为简结的调用opencv接口的目的,它可以轻松的实现图像的平移,旋转,缩放,骨架化等一系列的操作。

安装方法:

pip install imutils

在安装前应确认已安装numpy,scipy,matplotlib和opencv。

如果出现缺失包错误

可以使用下面安装命令,会把所有包安装

pip install numpy scipy opencv-python matplotlib imutils

2.imutils的使用方法

 2.1 图像平移

相对于原来的cv,使用imutiles可以直接指定平移的像素,不用构造平移矩阵

opencv中也提供了图像平移的实现,要先计算平移矩阵,然后利用仿射变换实现平移,在imutils中可直接进行图像的平移。

translated = imutils.translate(img,x,y)

参数:

  • img:要移动的图像
  • x:沿x轴方向移动的像素个数
  • y: 沿y轴方向移动的像素个数

运行代码说明:

要更改图片地址,地址中不能包含中文

cv读取图片是bgr格式,img[:,:,::-1]转换是为了转回rgb格式,这样才可以正常显示彩色图像

import numpy as np
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false #用来正常显示负号


img = cv.imread('image1.jpg')  # 更改图片地址
translated = imutils.translate(img,100,50)  # 平移函数

plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,::-1])  # img[:,:,::-1]转换是为了转回rgb格式,这样才可以正常显示彩色图像
plt.title('原图')
plt.subplot(122)
plt.imshow(translated[:,:,::-1])
plt.title('平移结果')
plt.show()

2.2 图像缩放

图片的缩放在opencv中要注意确保保持宽高比。而在imutils中自动保持原有图片的宽高比,只指定宽度weight和height即可。

缩放函数:imutils.resize(img,width=100)

import numpy as np
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false #用来正常显示负号


img = cv.imread('image1.jpg')
# 说明一般如果有width参数,就会安装width参数进行缩放,不会理会height参数,如果两个参数不成比例,也是安装width进行缩放
resized = imutils.resize(img,width=100)  # 指定宽度,会自动计算相应比例高度,还有参数height


print('原图大小:',img.shape)
print('缩放后大小', resized.shape)
plt.figure()
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('原图')
plt.subplot(122)
plt.imshow(resized[:,:,::-1])
plt.title('缩放图')
plt.show()

2.3 图像旋转

在opencv中进行旋转时使用的是仿射变换,在这里图像旋转方法是imutils.rotate(),跟2个参数,第一个是图片数据,第二个是旋转的角度,旋转是朝逆时针方向。同时imutils还提供了另一个相似的方法, rotate_round(),它就是按顺时针旋转的。

函数:

逆时针旋转

rotated = imutils.rotate(image, 90)

顺时针旋转

rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90)

import numpy as np
import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false #用来正常显示负号


image = cv.imread('image1.jpg')
# 逆时针旋转
rotated = imutils.rotate(image, 90)                     
# 顺时针旋转
rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90)         # 画图              
plt.figure(figsize=[10, 10])
plt.subplot(1,3,1)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('原图')
plt.axis("off")
plt.subplot(1,3,2)
plt.imshow(rotated[:,:,::-1])
plt.title('逆时针旋转90度')
plt.axis("off")
plt.subplot(1,3,3)
plt.imshow(rotated_round[:,:,::-1])
plt.title('顺时针旋转90度')
plt.axis("off")
plt.show()

2.4 骨架提取(边缘提取)

骨架提取(边缘提取),是指对图片中的物体进行拓扑骨架(topological skeleton)构建的过程。

imutils提供的方法是skeletonize(),

第二个参数是结构参数的尺寸(structuring element),相当于是一个粒度,越小需要处理的时间越长。可以设置为 (3,3),在下面实验中我使用了(7,7的)

注意,不是所有图片都能求出骨架,例如我上面使用的哆啦a梦就不可以

import cv2 as cv
import imutils
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false #用来正常显示负号


# 1 图像读取
image2 = cv.imread('earth.png')
# 2 灰度化
gray = cv.cvtcolor(image2, cv.color_bgr2gray)
# 3 骨架提取
skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(7, 7))

# 4 图像展示
plt.figure()
plt.subplot(121),plt.imshow(image2[:,:,::-1]),plt.title('原图')

plt.subplot(122),plt.imshow(skeleton,cmap="gray"),plt.title('骨架提取结果')  # 显示灰度图要声明 gray

plt.show()

2.5 转rgb,使用matplotlib显示

在opencv的python绑定中,图像以bgr顺序表示为numpy数组。使用该cv2.imshow功能时效果很好。但是,如果打算使用matplotlib,该plt.imshow函数将假定图像按rgb顺序排列。调用cv2.cvtcolor解决此问题,也可以使用opencv2matplotlib便捷功能。

img = cv.imread("lion.jpeg")
plt.figure()
plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(img))

2.6 opencv版本的检测

opencv 4发布之后,随着主要版本的更新,向后兼容性问题尤为突出。在使用opencv时,应检查当前正在使用哪个版本的opencv,然后使用适当的函数或方法。在imutils中的is_cv2()、is_cv3()和is_cv4()是可用于自动确定当前环境的opencv的版本简单的功能。

print("opencv版本: {}".format(cv2.__version__))

到此这篇关于python imutils包简介使用的文章就介绍到这了,更多相关python imutils包内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!