1、图像金字塔
定义：把图像按照分辨率大小组合成金字塔的形状，主要用于图像的多层级特征提取。
a、高斯金字塔
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img=cv2.imread(
"AM.png")
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cv2.imshow(
"img",img)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
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print(img.shape)
第一种：向下采样方法（金字塔从下往上走）——缩小
步骤：1、将原图像与高斯核模板进行卷积操作（先相乘再加在一起）。
2、将所有的偶数行核列去除掉。
高斯核模板（1/16表示归一化）
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up=cv2.pyrUp(img)
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cv2.imshow(
"up",up)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
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print(up.shape)
第二种：向上采样方法（金字塔从上往下走）——放大
步骤：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、使用先前同样的高斯核模板（乘以4）与放大后的图像卷积，获得近似值。
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down=cv2.pyrDown(img)
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cv2.imshow(
"down",down)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
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print(down.shape)
ps:如果对原图像先上采样再下采样，得到的结果比原图像会差一点，因为进行上采样是采用0进行填充放大的，再进行下采样会损失一些信息。
b、laplacian金字塔
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down=cv2.pyrDown(img)
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down_up=cv2.pyrUp(down)
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l_1=img-down_up
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cv2.imshow(
"l_1",l_1)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
2、图像轮廓的检测
cv2.findContours(img,mode,method)
mode（轮廓检索模式）: 1、RETR_EXTERNAL——只检索最外边的轮廓
2、RETR_LIST——检索所有的轮廓，并将其保存到一条链表上
3、RETR_CCOMP——检索所有的轮廓，并将其组织为两层，顶层是各部分的外部边界，第二层
是空洞的边界
4、RETR_TREE——检索所有的的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次（最常用的模式）
method（轮廓逼近方法）：1、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）
2、CHAIN_APPROX_SIMPLE——压缩水平的、垂直的和斜的的部分，函数
只保留它们的终点部分
ps：轮廓检测最好是二值化图像
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img=cv2.imread(
"contour.png")
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#转化为灰度图像
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gray=cv2.cvtColor(img,cv2.BGR2GRAY)
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#采用阈值处理转化为二值化图像
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ret,thresh=cv2.Threshold(img,
127,
255,cv2.THRESH_BINARY)
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cv2.imshow(
"thresh",thresh)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
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#轮廓检测(binary:二值化图像，contours：轮廓点信息，hierarchy：轮廓层级
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binary,contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
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#绘制轮廓
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draw_img=img.copy
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#-1是指绘制全部轮廓，其他数字按照从左下开始检测部分轮廓，2是指绘制的线条宽度
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res=cv2.drawContours(draw_img,contours,-
1,(
0,
0,
255),
2)
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cv2.imshow(
"res",res)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
3、轮廓计算
a 、轮廓特征（面积和周长）
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cnt=contours[
0]
#第0个轮廓
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cv2.contourArea(cnt)
#计算轮廓面积
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cv2.arcLength(cnt,
True)
#计算轮廓周长，True表示闭合
b、轮廓近似
以直代曲：设定一个阈值，如果两点间的曲线弯曲程度大于阈值则用直线代替，否则在中间再找一点，寻找两条直线代替。（类似于二分法）
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epsilon=
0.1*cv2.arcLength(cnt,
True)
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approx=cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,
True)
#近似函数,利用0.1倍周长作为阈值
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draw_img=img.copy()
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res=cv2.drawContours(draw_img,[approx],-
1,(
0,
0,
255),
2)
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cv2.imshow(
"res",res)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
c、外接图形(边界矩形和外接圆）
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#边界矩形
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x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
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img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(
0,
255,
0),
2)
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cv2.imshow(
"img",img)
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cv2.waitKey()
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cv2.destroyAllWindows()
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#轮廓面积与边界矩形比
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area=cv2.contourArea(cnt)
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x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)
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rect_area=w*h
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extent=
float(area)/rect_area
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pri(
"轮廓面积与边界矩形比：",extent)
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#外接圆
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(x,y),radius=cv2.minEnclosingCircle(cnt)
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center=(
int(x),
int(y))
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radius=
int(radius)
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img=cv2.circle(img,center,radius,,(
0,
255,
0),
2)
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cv2.imshow(
"img",img)
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cv2.waitKey()
-
cv2.destroyAllWindows()
4、模板匹配
定义：模板匹配类似于卷积，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与图形被模板覆盖区域的差别程度，将每次计算的结果都保存到一个矩阵里，作为结果输出
假设：模板：a*b 原图像：A*B 输出结果矩阵：（A-a+1）*（B-b+1）
差别程度计算方法：TM_SQDIFF:计算平方不同，值越小，越相关
TM_CCORR：计算相关性，值越大，越相关
TM_CCOEFF:计算相关系数，值越大，越相关
TM_SQDIFF_NORMED：计算归一化平方不同，越接近于0越相关
TM_CCORR_NORMED:计算归一化相关性，越接近于1越相关
TM_CCOEFF_NORMED：计算归一化相关系数，越接近于1越相关
a、匹配单个对象
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import cv2
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import matplotlib.pyplot
as plt
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img=cv2.imread(
"lena.jpg",
0)
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template=cv2.imread(
"face.jpg",
0)
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h,w=template.shape[:
2]
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img.shape
-
template.shape
-
methods=[
"cv2.TM_CCOEFF",
"cv2.TM_CCOEFF_NORMED",
"cv2.TM_CCORR",
"cv2.TM_CCORR_NORMED",
"cv2.TM_SQDIFF",
"cv2.TM_SQDIFF_NORMED"]
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for meth
in methods:
-
img2=img.copy()
-
method=
eval(meth)
#不能是字符串
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print(method)
-
res=cv2.matchTemplate(img2,template,method)
-
res.shape
-
min_val,max_val,min_roc,max_roc=cv2.minMaxLoc(res)
#最小值，最大值，最小值坐标位置，最大值坐标位置
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if method
in [cv2.TM_SQDIFF,cv2.TM_SQDIFF_NORMED]:
-
top_left=min_roc
-
else :
-
top_left=max_roc
-
bottom_right=(top_left[
0]+w,top_left[
1]+h)
-
cv2.rectangle(img2,top_left,bottom_right,
255,
2)
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plt,subplot(
121)
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plt.imshow(res,cmap=
"gray")
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plt.xtick([])
#隐藏坐标轴
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plt.ytick([])
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plt.subtitle(meth)
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plt.show()
b、匹配多个模板对象
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threshold=
0.8
#设定一个阈值
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loc=np.where(res>=threshold)
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for pt
in
zip(*loc[::-
1]):
-
bottom_right=(pt+w,pt+h)
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cv2.rectangle(img2,pt,bottom_rigth,(
0,
0,
255),
2)
-
cv2.imshow(
"img2",img2)
-
cv2.waitKey()
-
cv2.destroyAllWindows()
转载：https://blog.csdn.net/qq_60445109/article/details/128840354