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形态学-腐蚀操作

cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
img: 被处理图像
kernel: 处理图像用的盒子nxn大小
iterations: 函数运行次数

形态学-膨胀操作

cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

开运算和闭运算

开： 先腐蚀，再膨胀
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.MORPH_OPEN： 开运算
闭： 先膨胀，再腐蚀
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.MORPH_CLOSE： 闭运算

梯度运算

梯度 = 膨胀 - 腐蚀
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)

礼帽和黑帽

礼帽 = 原始输入 - 开运算结果
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
黑帽 = 闭运算 - 原始输入
cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

图像梯度-Sobel算子

计算图像中像素点的梯度
cv2.Sobel(sec, ddepth, dx, dy, ksize)
ddepth: 图像的深度
dx和dy: 分别表示水平和竖直方向
ksize: 是Sobel算子的大小
白到黑是正数， 黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值
sobelx = cv2.Sobel(sec, cv2.CV_64F, ddepth, dx, dy, ksize)
cv2.convertScaleAbs(sobelx)
分别计算x和y，再求和
cv2.addWeigthed(sobely, dx, sobely, dy, 0)
sobelx: 水平方向梯度
sobely: 竖直方向梯度
不建议直接计算x和y

Scharr算子

与Sobel算子的区别就是，计算用的矩阵中的数值比sobel中的要大，计算出来的图像梯度更明显

laplacian算子

梯度变化更敏感，对噪音点会比较敏感

Canny边缘检测

1. 使用高斯滤波器，以平滑图像，过滤噪音
2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向
3. 应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应
4. 应用双阈值检测，来确定真实的和潜在的边缘
5. 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

cv2.Canny(img, minVal, maxVal)
minVal和maxVal: 双阈值检测的参数

高斯滤波器：中间值比较大，边缘值比较小

在Canny检测中对高斯滤波器进行归一化处理

Canny中使用的是sobel算子

非极大值抑制：线性插值法，划分方向法

双阈值检测

1. 梯度值>maxVal,则处理为边界
2. minVal<梯度值<maxVal，连有边界点则保留，否则舍弃
3. 梯度值<minVal，则舍弃

图像金字塔

1. 高斯金字塔
   做图像特殊提取，
2. 拉普拉斯金字塔

高斯金字塔

向下采样方法（缩小）：从塔底到塔尖

cv2.pyrUp(img)

1. 将Gi与高斯内核卷积
2. 将所有偶数行和列去除
   向上采样方法（放大）：从塔尖到塔底

cv2.pyrDown(img)

1. 将图像在每个方向扩大为原来的两倍，新增的行和列以0填充
2. 使用先前同样的内核（乘以4）与放大后的图像卷积，获得近似值
   注意：若先进行上采样，后进行下采样，得到的结果图像没有原始的图像效果好

拉普拉斯金字塔

Li = Gi - PyrUp(PyrDown(Gi))
拉普拉斯金字塔 = 原始图像 减去 原始图像先做向下采样后做向上采样

down = cv2.pyrDown(img)
down_up = cv2.pyrUp(down)
l_1 = img - down_up

图像轮廓检测

cv2.findContours(img, mode, method)
mode: 轮廓检索模式
	RETR_EXTERNAL: 只检索最外面的轮廓
	RETR_LIST: 检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表当中
	RETR_CCOMP: 检索所有的轮廓，并将他们组织为两层：顶层是各部分的外部边界，第二层是空洞的边界
	RETR_TREE: 检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次（常用）
method: 轮廓逼近方法
	CHAIN_APPROX_NONE: 以Freeman链码的方式输出轮廓，所有其他方法输出多边形（顶点的序列）
	CHAIN_APPROX_SIMPLE: 压缩水平的，垂直的和倾斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分

为了更高i的准确率，使用二值图像

img = cv2.imread('--.png') # 读入图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BLNARY) # 二值转换
cv_show(thresh, 'thresh')
binary, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 边缘检测
binary：二值检测结果
contours: list保存的轮廓信息
hierarchy：层级信息

绘制轮廓

# 传入绘制图像，轮廓，轮廓索引，颜色模式，线条厚度
# 注意需要copy，要不原图会变
draw_img = img.copy()
res = cv2.drawContours(draw_img, contours, -1, (0, 0, 255), 2) # -1表示所有轮廓绘制， 2是线条的宽度
cv_show(res, 'res')

轮廓特征

# 计算轮廓面积
cnt = contours[0] # 把每个轮廓单独拿出来计算
cv2.contourArea(cnt)
# 计算周长
cv2.arcLength(cnt, True)

轮廓近似

epsilon = 0.1 * cv2.arcLength(cnt, True) # 用轮廓的周长的0.1倍作为阈值，阈值越小，得到的轮廓越接近原先的曲线轮廓
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, epsilon, True)

绘制边界矩形

x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) # 获取边缘矩形
img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 在原始图像当中绘制边界矩形
rect_area = w * h # 边界矩形面积
area = cv2.contourArea(cnt) # cnt轮廓面积
extend = float(area) / rect_area # 轮廓面积与边界矩形比

绘制外接圆

(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(cnt)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)
img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), 2)

模板匹配

模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv中有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵中，作为结果输出。加入原图形是AB大小，而模板是ab大小，则输出结果的矩阵是（A - a + 1）* （B - b + 1）

TM_SQDIFF：计算平方不同，计算出来的值越小，越相关
TM_CCORR：计算相关性，计算出来的值越大，越相关
TM_CCOEFF：计算相关系数，计算出来的值越大，越相关
TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，计算出来的值越接近0，越相关
TM_CCORR_NORMED：计算归一化相关性，计算出来的值越接近1，越相关
TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，计算出来的值越接近1，越相关

# 模板匹配
img = cv2.imread('--.jpg', 0)
template = cv2.imread('--.jpg', 0)
h, w = template.shape[:2]

res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF) # 模板匹配
minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(res) # 获取模板匹配不同匹配方式的结果，当前选择的是TM_SQDIFF， 应该选择minVal