無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部資料基于樹莓派的智能設(shè)備開發(fā)1.OpenCV簡介

CONTENTSPAGE目錄頁1OpenCV簡介OpenCV安裝usb攝像頭安裝23目錄模塊一OpenCV介紹TRANSITIONPAGE過渡頁模塊一

OpenCV

介紹OpenCV全稱是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一個開源的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)軟件庫，它提供了大量的通用算法和工具，廣泛應(yīng)用于圖像處理、視頻分析、物體檢測和跟蹤、人臉識別等領(lǐng)域，能夠快速的實現(xiàn)一些圖像處理和識別的任務(wù)。此外，OpenCV還為多種編程語言提供了使用接口、機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法調(diào)用等功能。*模塊二OpenCV安裝TRANSITIONPAGE過渡頁安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：1.更換數(shù)據(jù)源使用sudonano/etc/apt/sources.list命令打開sources.list，查看是否已更新為國內(nèi)的數(shù)據(jù)源地址。將原有的地址刪除或屏蔽，更改為下面的地址，ctrl+o保存，enter確認，ctrl+x退出編輯。模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：1.更換數(shù)據(jù)源使用sudonano/etc/apt/sources.list.d/raspi.list命令打開raspi.list，查看是否已更新為國內(nèi)的數(shù)據(jù)源地址。將原有的地址刪除或屏蔽，更改為下面的地址，ctrl+o保存，enter確認，ctrl+x退出編輯。模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：2.軟件包更新使用sudoapt-getupdate命令更新軟件包列表，然后使用sudoapt-getupgrade命令升級已安裝的軟件包到最新版本模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：2.軟件包更新使用sudoapt-getupdate命令更新軟件包列表，然后使用sudoapt-getupgrade命令升級已安裝的軟件包到最新版本模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：3.安裝OpenCV更新完畢后，我們使用sudoapt-getinstallpython3-opencv-y命令安裝OpenCV模塊模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：3.安裝OpenCV更新完畢后，我們使用sudoapt-getinstallpython3-opencv-y命令安裝OpenCV模塊模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：3.安裝OpenCV更新完畢后，我們使用sudoapt-getinstallpython3-opencv-y命令安裝OpenCV模塊模塊二OpenCV

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：4.測試是否安裝成功安裝完成后，進入Python，使用importcv2命令，查看是否安裝成功，若無報錯，則表示安裝成功，可以使用。模塊二OpenCV

安裝*模塊三USB攝像頭安裝TRANSITIONPAGE過渡頁模塊三

USB攝像頭

安裝將USB攝像頭連接到樹莓派，并使用如下命令進行安裝測試：1.使用lsusb命令檢測樹莓派的USB設(shè)備模塊三

USB攝像頭

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：2.使用ls-l/dev/video*命令查看設(shè)備文件名稱模塊三

USB攝像頭

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：3.安裝攝像頭軟件：fswebcam使用命令sudoapt-getinstallfswebcam進行安裝模塊三

USB攝像頭

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：4.攝像頭測試，使用命令fswebcam/dev/video0~/image1.jpg抓拍一張照片，測試攝像頭能否正常使用。模塊三

USB攝像頭

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：5.安裝視頻采集工具：luvcview，安裝命令為sudoapt-getinstallluvcview。如果出現(xiàn)紅框中的情況，應(yīng)該是樹莓派系統(tǒng)版本較新，不適用luvcview，可以嘗試下面操作，查詢適配的工具，如紅框中的guvcview。模塊三

USB攝像頭

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：5.安裝視頻采集工具：guvcview，使用命令sudoapt-getinstallguvcview進行安裝。模塊三

USB攝像頭

安裝安裝OpenCV可以分為以下幾個步驟：6.查看攝像頭視頻，命令為luvcview或者guvcview。無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部資料基于樹莓派的智能設(shè)備開發(fā)2.OpenCV讀取圖片、視頻、攝像頭

CONTENTSPAGE目錄頁1讀取本地圖片讀取本地視頻讀取攝像頭23目錄模塊一

讀取本地圖片TRANSITIONPAGE過渡頁模塊一讀取本地圖片想要對圖像進行分析處理，首先要將圖像讀取出來，為了方便展示處理前后的不同，還需要將圖片進行顯示，使用到的函數(shù)cv.imread()和cv.imshow()語法：cv2.imread(‘圖片路徑’,圖片讀取形式)cv2.imshow(‘窗口名稱’,圖片)編寫如下程序，可以實現(xiàn)本地圖片的讀取和展示。模塊一讀取本地圖片想要對圖像進行分析處理，首先要將圖像讀取出來，為了方便展示處理前后的不同，還需要將圖片進行顯示，使用到的函數(shù)cv.imread()和cv.imshow()語法：cv2.imread(‘圖片路徑’,圖片讀取形式)cv2.imshow(‘窗口名稱’,圖片)編寫如下程序，可以實現(xiàn)本地圖片的讀取和展示。模塊一讀取本地圖片以下是操作視頻：*模塊二

讀取本地視頻TRANSITIONPAGE過渡頁視頻幀是影像、動畫中最小單位的單幅影像畫面，相當于電影膠片上的每一格鏡頭，一幀就是一個靜止的畫面，連續(xù)的幀就形成了運動的影像。模塊二讀取本地視頻很多情況下，我們需要在本地存儲的視頻中，選取圖像進行分析處理，需要用到以下函數(shù)：cap=cv2.VideoCapture(參數(shù))，其中參數(shù)可以為攝像頭編號或者本地視頻文件路徑。ret,frame=cap.read(),逐幀讀取視頻，ret和frame是兩個返回值，ret表示是否捕獲成功，如果成功返回True；而frame則為捕獲的每一幀圖像。下面使用從cv2.imshow()函數(shù)將每一幀進行展示即可得到視頻。模塊二讀取本地視頻編寫以下程序，實現(xiàn)視頻的播放。模塊二讀取本地視頻*模塊三

讀取攝像頭TRANSITIONPAGE過渡頁模塊三

讀取攝像頭更多情況下，我們對于攝像頭實時拍攝的視頻更加感興趣，從攝像頭直接讀取圖像或視頻，進行分析處理。和本地視頻讀取類似，使用以下函數(shù)實現(xiàn)讀取。cap=cv2.VideoCapture(參數(shù))retval=cap.isOpened(),ret,frame=cap.read(),在不需要繼續(xù)使用攝像頭時，使用cap.release()來關(guān)閉攝像頭。下面我們使用上述函數(shù)來打開攝像頭，并顯示實時畫面。模塊三

讀取攝像頭編寫以下程序，實現(xiàn)攝像頭的視頻展示。無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部資料基于樹莓派的智能設(shè)備開發(fā)3.OpenCV圖像處理_1

CONTENTSPAGE目錄頁1圖像表示方法色彩空間圖像二值化23目錄模塊一

圖像表示方法TRANSITIONPAGE過渡頁模塊一圖像表示方法之前我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了如何從本地讀取圖片、如何從攝像頭讀取圖片，使用到的是img=cv2.imread()這個函數(shù)，將圖像讀取存放到img中，那圖片是以什么形式存放的呢，編寫以下程序，可以看出打印出的是圖片像素點的矩陣。模塊一圖像表示方法下面是操作視頻模塊一圖像表示方法圖像表示形式1.二值圖像：僅有黑白兩種顏色，像素點為黑色對應(yīng)矩陣中的值為0，像素點為白色對應(yīng)矩陣中的值為255模塊一圖像表示方法圖像表示形式2.灰度圖像：不僅僅只有黑色和白色，還有各種灰色，所以顏色信息更加豐富?；叶葓D像是單通道的，可以方便計算和處理，也可以用于得到圖像的邊緣信息、梯度信息，便于后續(xù)進一步分析和處理。通?；叶葓D像的每個像素用8位來表示，則有0-255個灰度值共256個。如果每個像素使用16位來表示，則有65536個灰度值。模塊一圖像表示方法模塊一圖像表示方法模塊一圖像表示方法圖像表示形式3.彩色圖像：彩色圖像是更常見的一類圖像，相比二值圖像、灰度圖像有更豐富的細節(jié)信息。彩色圖像的每個像素，通常是由紅(R)、綠(G)、藍(B)三個通道來表示，每個通道的像素值介于[0，255]之間。矩陣中的每一個元素是一個BGR元組。三維數(shù)組*模塊二

色彩空間TRANSITIONPAGE過渡頁OpenCV中有4種可以相互轉(zhuǎn)換的顏色模型，如RGB模型、HSV模型、YUV模型和GRAY模型。1.RGB模型使用三個分量來表示顏色：紅色、綠色和藍色。每個分量都是一個介于0到255之間的數(shù)字，其中0表示該原色不存在，255表示該原色完全存在。模塊二色彩空間OpenCV中有4種可以相互轉(zhuǎn)換的顏色模型，如RGB模型、HSV模型、YUV模型和GRAY模型。2.HSV模型：是一種使用色相、飽和度和值（顏色的亮度）來表示顏色的色彩空間。它是一種直觀的色彩空間，與人眼感知顏色的方式更加接近。OpenCv中HSV分量的取值為H:[0-180]S:[0-255]V:[0-255]

模塊二色彩空間OpenCV中有4種可以相互轉(zhuǎn)換的顏色模型，如RGB模型、HSV模型、YUV模型和GRAY模型。3.YUV模型是一種使用亮度（Y）和兩個色度分量（U和V）來表示顏色的顏色空間。

YUV色彩空間的三個分量：Y：代表亮度，也就是灰度值。U：代表藍色和黃色之間的色度分量。V：代表紅色和青色之間的色度分量。模塊二色彩空間顏色模型之間可以相互轉(zhuǎn)換，我們可以使用ret=cv2.cvtColor(src,code[,dst[,dstCn]])src：輸入圖像code：顏色空間轉(zhuǎn)換代碼，表示目標色彩空間?？梢允褂肙penCV中的cv2.COLOR_*常量來指定，如cv2.COLOR_BGR2GRAY表示將BGR彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。dst：可選參數(shù)，輸出圖像。dstCn：可選參數(shù)，目標圖像的通道數(shù)。默認值為0，表示與輸入圖像通道數(shù)保持一致。模塊二色彩空間下面我們使用該函數(shù)，將RGB模型的圖片轉(zhuǎn)換為HSV模型，并輸出，其三個通道。模塊二色彩空間下面是操作視頻模塊二色彩空間*模塊三

圖像二值化TRANSITIONPAGE過渡頁模塊三圖像二值化圖像二值化是圖像處理中的一種技術(shù)，二值化的主要目的是將圖像中的前景對象與背景分離，以便于后續(xù)的圖像分析和處理，如目標識別、特征提取、圖像分割等。通過選擇一個合適的閾值（threshold），將圖像的灰度值分為兩部分?；叶戎蹈哂陂撝档南袼乇粴w類為前景（通常賦值為255，表示白色），而低于閾值的像素被視為背景（通常賦值為0，表示黑色）。模塊三圖像二值化可以使用如下函數(shù)，實現(xiàn)二值化ret,dst=cv2.threshold(src,threshold,maxval,type[,dst])src：源圖像，必須是單通道灰度圖像。threshold：閾值，用于確定像素是否應(yīng)該被視為前景或背景。maxval：二值化操作中使用的最大值，通常設(shè)為255。type：閾值類型，定義了多種二值化方法，包括：cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO等dst：（可選）目標圖像，用于存儲二值化結(jié)果。模塊三圖像二值化編寫如下程序，實現(xiàn)lena.png的簡單二值化處理模塊三圖像二值化編寫如下程序，實現(xiàn)lena.png的簡單二值化處理無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部資料基于樹莓派的智能設(shè)備開發(fā)4.OpenCV圖像處理_2

CONTENTSPAGE目錄頁1圖像縮放圖像翻轉(zhuǎn)透視變換23目錄模塊一

圖像縮放TRANSITIONPAGE過渡頁模塊一圖像縮放在讀取出圖片之后，我們可以通過OpenCV提供的resize()方法實現(xiàn)隨意更改圖像的大小比例，語法格式如下：dst=cv2.resize(src,dsize,fx,fy,interpolation)參數(shù)說明：src:原始圖像dsize:輸出圖像的大小，格式為（寬，高），單位為像素fx:可選參數(shù)，水平方向上縮放比例fy:可選參數(shù)，豎直方向上的縮放比例interpolation：可選參數(shù)，縮放的插值方式（指定算法對圖像的放大或縮小進行像素的刪減和補充）模塊一圖像縮放首先，編寫如下程序，可以確定當前圖片尺寸大小：模塊一圖像縮放我們

使用cv2.resize函數(shù)，將lena.png進行縮放操作，編寫如下程序：模塊一圖像縮放下面是操作視頻：*模塊二

圖像翻轉(zhuǎn)TRANSITIONPAGE過渡頁Opencv提供了cv2.flip()方法，實現(xiàn)翻轉(zhuǎn)效果，語法如下：dst=cv2.flip(src,flipCode)參數(shù)說明：src:原始圖像flipCode:翻轉(zhuǎn)類型0：沿著X軸翻轉(zhuǎn)、正數(shù)：沿著Y軸翻轉(zhuǎn)負數(shù)：同時沿著X軸，Y軸翻轉(zhuǎn)模塊二圖像翻轉(zhuǎn)我們

使用cv2.flip函數(shù)，將lena.png進行翻轉(zhuǎn)操作，編寫如下程序：模塊二圖像翻轉(zhuǎn)下面是操作視頻：模塊二圖像翻轉(zhuǎn)*模塊三

透視變換TRANSITIONPAGE過渡頁模塊三透視變換我們在處理有角度的圖象時，需要將圖像“擺正”，OpenCV需要通過定位圖像的四個點來計算透視效果，得到3X3的變換矩陣，OpenCV提供了getPerspectiveTransform()方法來計算M矩陣，該方法語法結(jié)構(gòu)如下：M=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)參數(shù)說明：src:原圖四個點坐標，格式為4行2列的32位浮點數(shù)列表dst:透視圖的四個點坐標返回值說明：M:計算出的仿射矩陣模塊三透視變換得到變換矩陣后，需要完成投影變換操作，保持直線不變形、平行線相互平行，OpenCV提供了warpPerspective()方法，語法結(jié)構(gòu)如下：dst=cv2.warpPerspective(src,M,dsize,flags,boarderMode,boarderValue)參數(shù)說明：src:原始圖像

，M:3行3列矩陣，dsize:輸出圖像尺寸大小flags:可選參數(shù)，插值方式，borderMode:可選參數(shù)，邊界類型borderValue:可選參數(shù)，邊界值

模塊三透視變換下面