imutils基础（1）安装与简单使用

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imutils基础（1）安装与简单使用

2023-09-19 04:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

imutils对一系列OpenCV函数进行二次封装，执行基本任务，如平移、旋转、调整大小和骨架提取。

1.安装

这个包假设您已经安装了NumPy和OpenCV(如果您打算使用opencv2matplotlib函数，还安装了matplotlib)。

要安装库，只需使用以下命令：

pip install imutils 2.对OpenCV函数的二次封装

让我们继续，看看我们可以用这个包做什么。

2.1平移

平移是指图像在x或y方向上的平移。要在OpenCV中平移图像，你需要提供(x, y)的平移量，表示为(tx, ty)以构造平移矩阵M: M = [ 1 0 t x 0 1 t y ] M = \begin{bmatrix} 1 & 0 & t_x \\ 0 & 1 & t_y\end{bmatrix} M=[1001txty] 然后，您需要应用函数cv2. warpaffine。

我们不再手工构造平移矩阵M，只需要调用imutils的translate函数。

import imutils import cv2 img = cv2.imread("translate.png") cv2.imshow("src", img) # 向右平移图像25像素，向上平移图像75像素 translate_img = imutils.translate(img, 25, -75) cv2.imshow("translate_img", translate_img) cv2.waitKey()

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2.2旋转

在OpenCV中旋转图像是通过调用cv2.getRotationMatrix2D和cv2.warpAffine来完成的。需要进一步注意提供图像旋转点的(x, y)坐标。这些调用会迅速增加计算，使代码变得笨重且可读性较差。imutils中的rotate函数可以帮助解决这个问题。

import imutils import cv2 img = cv2.imread("translate.png") cv2.imshow("src", img) # 在角度上循环以旋转图像 for angle in range(0, 360, 90): # 旋转图像并显示它 rotated = imutils.rotate(img, angle=angle) # 旋转后的图像在原图尺寸里面的部分，会丢失信息 # rotated = imutils.rotate_bound(img, angle=angle) # 旋转后的图像的最小外接矩形 cv2.imshow("Angle=%d" % (angle), rotated) cv2.waitKey()

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2.3缩放

在OpenCV中调整图像大小是通过调用cv2.resize函数来完成的。然而，需要特别注意imutils.resize确保长宽比是不变的。imutils的这个resize函数保持了长宽比，并提供了关键字参数width和height，以便图像可以调整到预期的宽度/高度，同时(1)保持长宽比，(2)确保图像的尺寸不必由开发人员显式计算。

另一个可选关键字参数inter，也可以用于指定插值方法。

import imutils import cv2 img = cv2.imread("translate.png") cv2.imshow("src", img) # 在不同的宽度上循环以调整图像的大小 for width in (400, 300, 200, 100): # 调整图像大小并显示它 resized = imutils.resize(img, width=width) cv2.imshow("Width=%dpx" % (width), resized) cv2.waitKey()

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2.4骨架化

骨架化是在图像中构建物体的“拓扑骨架”的过程，该物体被假定为黑色背景下的白色物体。OpenCV没有提供显式构造骨架的函数，但提供了形态和二进制函数来实现这一点。

为方便起见，可以利用imutils的skeletonize函数来构造图像的拓扑骨架。

第一个参数size是结构化元素内核的大小。一个可选参数structuring，可以用来控制结构化元素-它默认为cv2.MORPH_RECT，但可以是任何有效的结构元素。

import imutils import cv2 logo = cv2.imread("pyimagesearch.jpg") cv2.imshow("src", logo) # 骨架提取 gray = cv2.cvtColor(logo, cv2.COLOR_BGR2GRAY) skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(3, 3)) cv2.imshow("Skeleton", skeleton) cv2.waitKey()

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2.5 Matplotlib显示图片

在OpenCV的Python绑定中，图像以BGR顺序表示为NumPy数组。当使用cv2.imshow时，这工作得很好。但是，如果您打算使用Matplotlib，因为plt.imshow函数假设图像是RGB顺序的。调用cv2.cvtColor将解决这个问题，或者您可以使用opencv2matplotlib函数。

import imutils import cv2 import matplotlib.pyplot as plt logo = cv2.imread("translate.png") cv2.imshow("src", logo) # 错误用法:显示图像时不转换颜色空间 plt.figure("Incorrect") plt.imshow(logo) # 正确用法:在使用plt.imshow之前转换颜色空间 plt.figure("Correct") plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(logo)) plt.show() cv2.waitKey()

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3.imutils的源码 3.1平移 def translate(image, x, y): # 定义平移矩阵并执行平移操作 M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0])) # 返回平移后的图像 return shifted 3.2旋转 def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0): # 获取图像宽高 (h, w) = image.shape[:2] # 如果center为None，则将其初始化为图像的中心 if center is None: center = (w // 2, h // 2) # 旋转实现 M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h)) # 返回旋转后的图像 return rotated 3.3缩放 def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): # 初始化要调整大小的图像的尺寸并获取图像大小 dim = None (h, w) = image.shape[:2] # 如果width和height都为None，则返回原始图像 if width is None and height is None: return image # 检查width是否为None if width is None: # 计算高度的比率和构造尺寸 r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) # 否则，height为None else: # 计算宽度的比率和构造尺寸 r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) # 调整图像大小 resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) # 返回调整后的图像 return resized 3.4骨架化 def skeletonize(image, size, structuring=cv2.MORPH_RECT): # 确定面积(即图像中的总像素数)， # 初始化输出的骨架图像，构造形态结构元素 area = image.shape[0] * image.shape[1] skeleton = np.zeros(image.shape, dtype="uint8") elem = cv2.getStructuringElement(structuring, size) # 继续循环直到从图像中移除所有像素 while True: # 使用结构元素腐蚀和膨胀图像 eroded = cv2.erode(image, elem) temp = cv2.dilate(eroded, elem) # 从原始图像中减去临时图像，然后在骨架和临时图像之间取位“或” temp = cv2.subtract(image, temp) skeleton = cv2.bitwise_or(skeleton, temp) image = eroded.copy() # 如果图像中没有更多的“白色”像素，那么就退出循环 if area == area - cv2.countNonZero(image): break # 返回骨架提取后的结果 return skeleton 3.5Matplotlib显示图片 def opencv2matplotlib(image): # OpenCV以BGR顺序表示图像;然而，Matplotlib期望图像在RGB顺序，所以简单地从BGR转换为RGB并返回 return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 参考目录

https://www.pyimagesearch.com/2015/02/02/just-open-sourced-personal-imutils-package-series-opencv-convenience-functions/

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