python开发之HighGUI上位机开发
作者:ywsydwsbn
字数:5702
时间:2020-8-24 16:56
简介:先点赞再看,养成习惯!!!
HighGUI简介
概要
我们在测试算法,查看算法效果的时候, 需要用到可视化。 动态调整阈值, 实时看到反馈的时候, 也需要用到图像化的界面去编辑, 所以这里我们就需要用到opencv中的HighGUI。
HighGUI 是opencv中的图形化(GUI)组件, 我们可以通过HighGUI 开发一些简易的上位机。
OpenCV的HighGUI 都提供了哪些接口呢?
主要提供以下几种功能
- 创建多个窗口(Windows), 在窗口中显示图像
- 创建按钮,滑块等简单交互组件, 并获取其取值
- 监听鼠标事件语言按键事件
Matplotlib显示图片与HighGUI最大的不同
- Matplotlib是静态的 ,不可以进行交互
- HighGUI是动态的,可以进行交互
HighGUI窗口
namedWindow
创建一个窗口, 名字叫做image_win
# 创建一个名字叫做 image_win的窗口cv2.namedWindow('image_win')12
我们也可以传入一些参数(flags) 来实现窗口的一些设定。
- flags其实是一个整数, 用这个二进制的特定地位, 来表示某个选项是A选项(二进制 0)还是B选项(二进制1)。
设置选项1: 窗口大小
WINDOW_NORMAL 1 代表允许拖动窗口变换窗口大小。
WINDOW_AUTOSIZE 0 默认 根据屏幕跟图片的大小, 自动缩放。 不允许手动变化窗口大小。
设置选项2: 设置宽高比
WINDOW_FREERATIO 256 不固定宽高比。
WINDOW_KEEPRATIO 0 默认固定宽高比, 也就是窗口拖拽缩放, 必须保持原来的宽高比。
设置选项3 : 窗口GUI版本
WINDOW_GUI_NORMAL 16 旧版窗口组件。 不支持statusbar跟toolbar。 就是窗口上方的状态栏,工具栏。
WINDOW_GUI_EXPANDED 0 默认 新版本功能增强的GUI窗口。
我们可以通过按位或的方式,通过一个参数, 同时传入多个选项的值。
- flags的值默认为0 , 也就相当于WINDOW_AUTOSIZE | WINDOW_KEEPRATIO | WINDOW_GUI_EXPANDED
所以上面的语句等同于:
# 创建一个名字叫做 image_win的窗口cv2.namedWindow('image_win', flags=cv2.WINDOW_AUTOSIZE | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)12
如果我想设定,窗口可以自由拖动, 那么我就需要这么写
# 创建一个名字叫做 image_win的窗口cv2.namedWindow('image_win', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_GUI_EXPANDED)12
又因为另外两个选项均为默认选项, 值为0, 所以写法等同于
# 创建一个名字叫做 image_win的窗口cv2.namedWindow('image_win', flags=cv2.WINDOW_NORMAL)12
如果我想让这个窗口,即可以拖放又可以不固定宽高比(ratio), 那我其实应该这样写。
# 创建一个名字叫做 image_win的窗口cv2.namedWindow('image_win', flags=cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_FREERATIO)12
如果窗口什么也不显示, 窗口其实是一个占位符(Placeholder)的作用.
创建窗口示例
import numpy as npimport cv2# 创建一个名字叫做 image_win的窗口cv2.namedWindow('image_win', cv2.WINDOW_NORMAL)# windows下啥也不放置# 检测按下的按钮print("请按任意键关闭窗口")# 如果没有下面的waitKey, 窗口会一闪而过, 后面会讲解key_pressed = cv2.waitKey(0)# cv2.destroyAllWindows()cv2.destroyWindow('image_win')12345678910111213141516
读入图片
使用imread 函数读入彩图/灰度图
imread的API讲解
我们读入一张图片的时候, 使用的是cv2.imread 函数, 传入的第一个参数是图片的路径.
我在代码的同级目录下放置了一个lena1.jpg 的照片.
注意,这里容易出错,Linux与Windows的路径格式不同,同时也需要注意相对路径与绝对路径。
# 导入一张图像 模式为彩色图片img = cv2.imread('lena1.jpg')12
这样你就读入了这张lena的图片.
opencv都支持导入哪些格式的图片呢?
具体我们可以通过查阅文档 , 在python终端中输入:
help(cv2.imread)1
PS: 前提你得导入cv2 模块.
导入RBG彩图 还是是 灰度图?
第二个参数是图像颜色空间, 默认就是RGB彩图cv2.IMREAD_COLOR
上面这个语句跟下面作用是一样的.
# 导入一张图像 模式为彩色图片img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)12
如果你想导入灰度图, 就需要传入 cv2.IMREAD_GRAYSCALE
img = cv2.imread('cat.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)1
窗口展示
显示/更新窗口里的图像
imshow的API讲解
在HighGUI展示图像, 需要使用到 imshow 函数, 第一个参数, 我们传入窗口的名称,第二个参数就是 Image 对象。
# 展示图像cv2.imshow('image',img)12
如果image这个窗口之前并没有被声明, 那么同时会先创建一个名字叫做image的窗口, 然后再更新窗口里面的图像。
请注意,你执行完这个cv2.imshow()之后,窗口会一闪而过,这个时候你就需要使用到cv2.waitKey这个函数啦,后文有讲。
图片保存
图像的保存, 需要使用imwrite 函数.
图像的简单保存
这次我们读入的还是lena图。
我们在读入img之后, 对图像进行各种操作, 例如图像均衡, 图像绘制等.
接下来, 直接使用imwrite 函数
- 第一个参数./lena1.png 是即将保存的文件路径与文件名.
- 第二个参数就是图像矩阵img.
import numpy as npimport cv2# 导入一张图像 模式为彩色图片img = cv2.imread('lena1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 读入灰度图cv2.imwrite('lena1.png', img)123456789
我这是将jpg图片保存为png图片。
具体保存为什么图像格式, 是根据图像路径名字的后缀去判断的, 后缀为.png 就保存为png 格式的图片.
知识充电站:
jpg 跟 jpeg其实是一个东西,jpg是jpeg的简称。jpeg是Joint Photographic Experts Group(联合图像专家小组)的缩写
图像的压缩保存
图像的保真度, 靠imwrite函数的第三个参数来指定.
第三个参数, 针对不同的图片保存类型, 对应的含义也有所不同.
在图像压缩的演示里, 我们仍然采用lena的图片.
JPEG压缩保存
JPEG 的第三个参数所代表的意思是图像质量cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 取值范围在 0-100, 默认是95.
cv2.imwrite('bear_quality_50.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50])1
我们将质量度分成10段 展示一下各种质量度下的图片.
import numpy as npimport cv2# 导入一张图像 模式为彩色图片img = cv2.imread('lena1.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)for quality in range(0, 100, 10): # 保存为PNG图片 cv2.imwrite('lena_quality_{}.jpg'.format(quality), img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality])1234567891011
图片大小对比:
PNG压缩保存
PNG对应的称之为压缩级别 cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION
压缩级别的取值范围从0到9. 0 代表无压缩, 9代表最大压缩.
例如我们使用压缩级别4去存储图片, 就可以这么写.
cv2.imwrite('bear_compression_4.png', img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 4])1
让大家直观的感受到不同压缩级别的效果:
import numpy as npimport cv2# 导入一张图像 模式为彩色图片img = cv2.imread('lena1.png')for cmpi in range(0, 10): # 保存为PNG图片 cv2.imwrite('lena_compression_{}.png'.format(cmpi), img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, cmpi]) print("压缩级别 {}".format(cmpi))1234567891011
说实话,打开图片看清晰度,我们肉眼非常难看到有啥区别,不过我们可以通过文件属性文件大小来体现出来.
这一部分先对HighGUI相关理论进行详细讲解,同时也对图片相应的操作处理做了讲解,下一节将重点对HighGUI项目开发技巧进行详细分析。
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