OpenCV

CV入门路线

1.CV综述及图像简介
2.Alexnet net《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
3.VGG net:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》google netv1 v2v3v4 (串讲) :
4.v1:《Going deeper with convolutions》
5.v2:《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》
6.v3:《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
7.v4:《Inception- ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》
8.resnet:《Deep Residual Learning for Image Recognition》
9.densenet:《Densely Connected Convolutional Networks》
10.SEnet: 《Squeeze- and- Excitation Networks》
11.ResNeXt:《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》

图像基础知识

数字图像的本质就是一个元素为像素的矩阵，在计算机中以数组的形式存储，数组的第一个索引对应矩阵的行，第二个索引对应矩阵的列。

世界坐标系通过平移和旋转得到相机坐标系。相机坐标系通过成像模型中的相似三角形原理得到图像坐标系。图像坐标系通过平移和缩放得到像素坐标系。

像素坐标系

以图像左上角为原点建立以像素为单位的直接坐标系u-v。像素的横坐标u与纵坐标v分别是在其图像数组中所在的列数与所在行数。

像素坐标系中的一个像素点(u,v)对应图像数组的元素img(v,u)

图像坐标系

由于(u,v)只代表像素的列数与行数，而像素在图像中的位置并没有用物理单位表示出来，所以，我们还要建立以物理单位(如毫米)表示的图像坐标系x-y。将相机光轴与图像平面的交点（一般位于图像平面的中心处，也称为图像的主点(principal point)定义为该坐标系的原点$O_1$，且x轴与u轴平行，y轴与v轴平行，假设$(u_0,v_0)$代表$O_1$在u-v坐标系下的坐标，dx与dy分别表示每个像素在横轴x和纵轴y上的物理尺寸，则图像中的每个像素在u-v坐标系中的坐标和在x-y坐标系中的坐标之间都存在如下的关系：
$$\begin{gathered} u=\frac{x}{dx}+u_0 \\ v=\frac{y}{dy}+v_0 \end{gathered}$$
其中，我们假设物理坐标系中的单位为毫米，那么dx的的单位为:毫米/像素。那么x/dx的单位就是像素了，即和u的单位一样都是像素。为了使用方便，可将上式用齐次坐标与矩阵形式表示为：
[ u v 1 ] = [ 1 d x 0 u 0 0 1 d y v 0 0 0 1 ] [ x y 1 ] [uv1]

=[1dx0u001dyv0001][xy1] ​uv1​ ​= ​dx1​00​0dy1​0​u0​v0​1​ ​ ​xy1​ ​

相机坐标系到图像坐标系

从图中可知， $\frac{x_c}{x}=\frac{y_c}{y}=\frac{z_c}{f}$，其中f为焦距。通过变换可得 ，$x=\frac{x_c}{z_c}f,y=\frac{y_c}{z_c}f$由此可得其增广形式
( x y 1 ) = 1 z c ( f 0 0 0 0 f 0 0 0 0 1 0 ) ( x c y c z c 1 ) (xy1)

=\dfrac{1}{z_c}(f0000f000010)(xcyczc1) ​xy1​ ​=zc​1​ ​f00​0f0​001​000​ ​ ​xc​yc​zc​1​ ​

Opencv API

模块

• core：最核心的数据结构

• highgui：视频与图像的读取、显示、存储

• imgproc：图像处理的基础方法

• features2d：图像特征以及特征匹配

基础

Mat图像存储容器

//矩阵转置
cv::Mat::t();
cv::transpose(InputArray src,OutputArray dst)
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图像的基础操作

1.图像的IO操作

1.1读取图像

1.API

cv2.imread(filepath,flags)
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参数：

• filepath：要读取的图像的完整路径

• flags：读取方式的标志

  • cv2.IMREAD_COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都被忽略，这是默认参数
  • cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
  • cv.IMREAD_UNCHANGED：包括 Alpha通道(透明度) 的加载图像模式

  可以使用1、0、-1来代替上面三个标志

参考代码

import numpy as np
import cv2 
# 以灰度图的形式读取图像
img=cv2.imread(" .jpg",0)
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1.2显示图像

1.API

cv2.imshow(windowName,img)
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参数：

• windowName：显示图像的窗口名称，以字符串类型表示
• img要加载的图像

注意：在调用显示图像的API后，要调用cv2.waitKey()给图像绘制留下时间，否则窗口会出现无响应情况，并且图像无法显示出来

参考代码

# opencv中显示
cv.imshow("image",img)
cv.waitKey(0)
# matplotlib中显示
plt.imshow(img[:,:,::-1])
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1.3保存图像

1.API

cv.imwrite(file,img,num)
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参数：

• file：文件名，要保存在哪
• img：要保存的图像
• num：第三个参数表示的是压缩级别。默认为3.

2.参考代码

cv.imwrite(" .png",img)
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1.4 图像复制

img.copy()
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2 绘制几何图形

2.1 绘制直线

cv.line(img,start,end,color,thickness)
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参数：

• img：要绘制直线的图像
• start，end：直线的起点和终点
• color：线条的颜色
• thickness：线条宽度

2.2 绘制圆形

cv.circle(img,centerpoint,r,color,thickness)
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参数：

• img：要绘制直线的图像
• centerpoint，r：圆心和半径
• color：线条的颜色
• thickness：线条宽度

2.3 绘制矩形

cv.rectangle(img,leftupper,rightdown,color,thickness)
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参数：

• img：要绘制直线的图像
• leftupper，rightdown：矩形的左上角和右下角坐标，元组形式(x,y) (x+w,y+h)
• color：线条的rgb颜色,元组形式,例如(0,255,0)
• thickness：线条宽度

2.4 向图像中添加文字

cv.putText(img,text,station,font,fontsize,color,thickness)
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参数：

• img：要绘制直线的图像
• text：要写入的文本数据、
• station：文本的放置位置
• font：字体
• Fontsize：字体大小
• color：线条的颜色
• thickness：线条宽度

3 获取图像的属性

cv2.boundingRect(img)

返回图像的四值属性，分别是x，y，w，h； x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高。

4.图像通道拆分和合并

#通道拆分
b,g,r=cv.split(img)
#通道合并
img=cv.merge((b,g,r))
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5.色彩空间的改变

API：

cv2.cvtColor(input_image,flag)
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参数：

• input_image：进行颜色空间转换的图像
• flag：转换类型
  • cv2.COLOR_BGR2GRAY：BGR$\leftrightarrow$Gray
  • cv2.COLOR_GRAY2RGB：Gray$\leftrightarrow$BGR
  • cv2.COLOR_BGR2HSV：BGR$\leftrightarrow$HSV

图像的算数操作

1.图像的加法

cv.add(img1,img2)
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2.图像的混合

$dst=\alpha \cdot img1+\beta \cdot img2+\gamma$

API：

cv.addWeighted(img1,权重1,img2,权重2,偏置)
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图像处理

1.图像缩放

API：

cv.resize(src,dsize,fx=0,fy=0,interpolation)
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参数：

• src：输入图像

• dsize：绝对尺寸，直接指定调整后图像的大小，以元组形式给出，如(2*cols,2*rows)

• fx,fy：相对尺寸，将dsize设置为None，然后将fx和fy设置成比例因子即可

• interpolation：插值方法

  双线性插值法 cv.INTER_LINEAR

  最邻近插值 cv.INTER_NEAREST

  像素区域重采样 cv.INTER_AREA

  双三次插值 cv.INTER_CUBIC

2.图像平移

API：

cv.warpAffine(img,M,dsize)
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参数：

• img：输入图像

• M：2*3移动矩阵

  对于(x,y)处的像素点，要把它移动到$(x+t_x,y+t_y)$处时，M矩阵应如下设置：

  M = [ 1 0 t x 0 1 t y ] M=[10tx01ty]

  M=[10​01​tx​ty​​]

  M[:-1,:]代表方向，$t_x,t_y$代表移动距离
  注意:将M设置为np.float32类型的Numpy数组。

• dsize:输出图像的大小
  注意:输出图像的大小，它应该是(宽度,高度)的形式。请记住,width=列数，height=行数。

3.图像旋转

API：

cv.getRotationMatrix2D(center,angle,scale)
cv.warpAffine(img,M,dsize)
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参数：

• center：旋转中心

• angle：旋转角度

• scale：缩放比例

返回旋转矩阵M，之后调用cv.warpAffine

需要注意的是，对于图像而言，宽度方向是x，高度方向是y，坐标的顺序和图像像素对应下标一致。所以原
点的位置不是左下角而是右上角，y的方向也不是向上，而是向下。

4.仿射变换

图像的仿射变换涉及到图像的形状位置角度的变化，是深度学习预处理中常到的功能,仿射变换主要是对图像
的缩放，旋转，翻转和平移等操作的组合�

视频操作

创建视频对象

cap=cv2.VideoCapture(参数)
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arguments:

• 参数是0，表示打开笔记本的内置摄像头；参数是1，则打开外置摄像头；其他数字则代表其他设备；

• 参数是视频文件的路径则打开指定路径下的视频。

读取视频帧

使用视频对象的read()函数,C++还可以使用>>操作符

retval,frame=cap.read()
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• image是返回的捕获到的帧，如果没有帧被捕获，则该值为空。
• retval表示捕获是否成功，如果成功则该值为True，不成功则为False。

一般情况下，如果需要读取一个摄像头的视频数据，最简便的方法就是使用函数cv2.VideoCapture.read()。但是，如果需要同步一组或一个多头（multihead）摄像头（例如立体摄像头或Kinect）的视频数据时，该函数就无法胜任了。可以把函数cv2.VideoCapture.read()理解为是由函数cv2.VideoCapture.grab()和函数cv2.VideoCapture.retrieve()组成的。函数cv2.VideoCapture.grab()用来指向下一帧，函数cv2.VideoCapture.retrieve()用来解码并返回一帧。因此，可以使用函数cv2.VideoCapture.grab()和函数cv2.VideoCapture.retrieve()获取多个摄像头的数据。
函数cv2.VideoCapture.grab()用来指向下一帧，其语法格式是：

retval= cv2.VideoCapture.grab( )
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如果该函数成功指向下一帧，则返回值retval为True。

函数cv2.VideoCapture.retrieve()用来解码，并返回函数v2.VideoCapture.grab()捕获的视频帧。该函数的语法格式为：

retval, image = cv2.VideoCapture.retrieve( )
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• image为返回的视频帧，如果未成功，则返回一个空图像。
• retval为布尔型值，若未成功，返回False；否则，返回True。

对于一组摄像头，可以使用如下代码捕获不同摄像头的视频帧：

success0 = cameraCapture0.grab()
success1 = cameraCapture1.grab()
if success0 and success1:
frame0 = cameraCapture0.retrieve()
frame1 = cameraCapture1.retrieve()
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释放视频对象

cap.release()
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属性设置

属性获取

cv2.VideoCapture.get(propID)

• 参数propID对应着cv2.VideoCapture类对象的属性

播放视频文件

import cv2
cap = cv2.VideoCapture('output.avi')
while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow('frame',frame)
    c = cv2.waitKey(1)
    if c==27:   #ESC键
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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畸变校正

opencv提供了可以直接使用的校正算法，即通过calibrateCamera()得到的畸变系数，生成校正后的图像。我们可以通过undistort()函数一次性完成；也可以通过initUndistortRectifyMap()和remap()的组合来处理。

1、initUndistortRectifyMap()和remapMAP()

void initUndistortRectifyMap( InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
                              InputArray R, InputArray newCameraMatrix,
                              Size size, int m1type, OutputArray map1, OutputArray map2 );
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函数说明：
这个函数用于计算畸变图片和校正后图片的转换关系，为了重映射，将结果以映射的形式表达。无畸变的图像看起来就像原始的图像，就像这个图像是用内参为newCameraMatrix的且无畸变的相机采集得到的。
在单目相机例子中，newCameraMatrix一般和cameraMatrix相等，或者可以用cv::getOptimalNewCameraMatrix来计算，获得一个更好的有尺度的控制结果。
在双目相机例子中，newCameraMatrix一般是用cv::stereoRectify计算而来的，设置为P1或P2。 此外，根据R，新的相机在坐标空间中的取向是不同的。例如，它帮助配准双目相机的两个相机方向，从而使得两个图像的极线是水平的，且y坐标相同（在双目相机的两个相机谁水平放置的情况下）。 该函数实际上为反向映射算法构建映射，供反向映射使用。也就是，对于在已经修正畸变的图像中的每个像素(u,v)，该函数计算原来图像（从相机中获得的原始图像）中对应的坐标系。
参数说明：

• cameraMatrix——输入的摄像头内参数矩阵（3X3矩阵）
• distCoeffs——输入的摄像头畸变系数矩阵（5X1矩阵）
• R——输入的第一和第二摄像头坐标系之间的旋转矩阵
• newCameraMatrix——输入的校正后的3X3摄像机矩阵
• size——摄像头采集的无失真图像尺寸
• m1type——map1的数据类型，可以是CV_32FC1或CV_16SC2
• map1——表示原图像像素坐标->目标图像u坐标的映射矩阵；
• map2——表示原图像像素坐标->目标图像v坐标的映射矩阵；

函数输出得到map1和map2,然后使用remap()函数：

void remap( InputArray src, OutputArray dst,
            InputArray map1, InputArray map2,
            int interpolation, int borderMode=BORDER_CONSTANT,
            const Scalar& borderValue=Scalar());
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remap 函数使用指定的映射转换原图像
$$\mathrm{dst}(x,y)=\mathrm{src}\left(ma{p}_x(x,y),ma{p}_y(x,y)\right)$$
其中非整数像素坐标的像素值使用提供的插值方法计算。$ma{p}_x$和$ma{p}_y$可以分别被编码为单独浮点映射map1和map2，或者被联合编码为一个交叉浮点映射map1，也可以使用convertMaps函数转换为定点映射。映射从浮点表示转换为定点表示可以使映射速度更快，对于定点映射的情况，map1包含点对(cvFloor(x),cvFloor(y))，map2包含插值系数表的索引。

• src：输入图像，即原图像，需要单通道8位或者浮点类型的图像
• dst：输出图像，即目标图像，需和原图形一样的尺寸和类型
• map1
  它有两种可能表示的对象：(1)表示(x,y)坐标对值；(2)CV_16SC2 , CV_32FC1, or CV_32FC2类型的x坐标值
• map2：它有两种可能表示的对象：(1)空映射，如果map1表示(x,y)坐标对；(2)CV_16UC1, CV_32FC1类型的y坐标值
• interpolation：插值方式，有四种插值方式：
  1. INTER_NEAREST——最近邻插值
  2. INTER_LINEAR——双线性插值（默认）
  3. INTER_CUBIC——双三样条插值（默认）
  4. INTER_LANCZOS4——lanczos插值（默认）
• boraderMode：边界模式，默认BORDER_CONSTANT
• borderValue：边界颜色，默认Scalar()黑色

2、undistort()

void undistort( InputArray src, //输入原图
                OutputArray dst,//输出矫正后的图像
                InputArray cameraMatrix,//内参矩阵
                InputArray distCoeffs,//畸变系数
                InputArray newCameraMatrix=noArray() );
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有时不需要矫正整个图像，而仅仅计算图像中特定点的位置，这是可以使用undistortPoints函数：

void undistortPoints( InputArray src, OutputArray dst,
                      InputArray cameraMatrix, InputArray distCoeffs,
                      InputArray R=noArray(), InputArray P=noArray());
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undistortPoints函数与undistort()的区别在于：参数src,dst是二维点的向量，std::vectorcv::Point2f ，P对应cameraMatrix。该参数与立体校正方面的使用有关。调用方式：

undistortPoints(inputDistortedPoints, outputUndistortedPoints, cameraMatrix, distCoeffs, cv::noArray(), cameraMatrix);
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