Python设置组件属性的方法，opencv-python详细教程

OpenCV-Python是OpenCV的Python接口，OpenCV-Python正如其名字，是OpenCV的Python语言接口，可以支持Python编写OpenCV的相关应用。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是跨平台的计算机视觉和机器学习库，是最流行的计算机视觉库之一。

在OpenCV-Python中，设置组件的属性是非常重要且常见的操作，比如我们需要调整图片的亮度、对比度等。在本文中，我们将全面介绍Python设置OpenCV组件属性的方法。

先从OpenCV-Python加载图片开始：

```python

import cv2

img = cv2.imread("example.jpg") # 加载图片

```

现在我们可以先创建一个函数，来设置组件属性，这将是我们日后通用的一个方法。

```python

def set_property(img, property, value):

# 设置组件属性

cv2.setImgProperty(img, property, value)

```

在上述代码中，我们使用cv2.setImgProperty()函数来设置组件属性。

接下来，让我们来看看设置哪些属性，以及如何设置它们。

1. 图像亮度

图像亮度（Brightness）是图像中出现的光的强度。我们可以使用cv2.convertScaleAbs()函数来调整图像亮度。

```python

def brightness(img, val):

# 调整图像亮度

img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=val, beta=0)

return img

```

在上面的代码中，我们调整了图像的alpha值（从而调整亮度），然后返回新的图像。在应用程序中，您可以直接覆盖原始图像。

2. 图像对比度

图像对比度（Contrast）是图像中不同颜色之间的差异。我们可以使用cv2.convertScaleAbs()函数来调整图像对比度。

```python

def adjust_contrast(img, val):

# 调整图像对比度

img = cv2.convertScaleAbs(img, alpha=val, beta=0)

return img

```

在上述代码中，我们调整了图像的alpha值（从而调整对比度），然后返回新的图像。

3. 图像色调

图像色调（Hue）是颜色圆环的位置，例如，红、绿和蓝。该函数cv2.cvtColor()可将其转换为HSV颜色空间。

```python

def hue(img, val):

# 调整图像色调

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

hue, saturation, value = cv2.split(img)

hue = cv2.add(hue, val)

img = cv2.merge((hue, saturation, value))

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR)

return img

```

在上面的代码中，我们将BGR图像转换为HSV颜色空间。然后，我们将亮度调整为新的值。最后，我们再将图像转换回BGR颜色空间。

4. 色彩饱和度

图像颜色饱和度（Saturation）是图像的色彩强度。我们可以使用cv2.cvtColor()函数将其转换为HSV颜色空间。

```python

def saturation(img, val):

# 调整图像饱和度

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

hue, saturation, value = cv2.split(img)

saturation = cv2.add(saturation, val)

img = cv2.merge((hue, saturation, value))

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2BGR)

return img

```

在上述代码中，我们将BGR图像转换为HSV颜色空间。然后，我们将饱和度调整为新的值，并将图像转换回BGR颜色空间。

5. 图像尺寸

调整图像的大小（大小）也是非常常见的任务。我们可以使用cv2.resize()函数轻松调整图像的大小。

```python

def resize(img, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA):

# 调整图像大小

dim = None

(h, w) = img.shape[:2]

if width is None and height is None:

return img

if width is None:

r = height / float(h)

dim = (int(w * r), height)

else:

r = width / float(w)

dim = (width, int(h * r))

img = cv2.resize(img, dim, interpolation=inter)

return img

```

在上述代码中，我们要么调整图像的高度，要么调整图像的宽度，要么同时调整图像的高度和宽度。最后，我们使用cv2.resize()函数来调整图像的大小。

6. 图像旋转

旋转图像也是调整图像的常见任务。我们可以使用cv2.getRotationMatrix2D()函数为旋转创建一个旋转矩阵，然后使用cv2.warpAffine()函数在图像上应用该矩阵。

```python

def rotate(image, angle, center=None, scale=1.0):

# 旋转图像

(h, w) = image.shape[:2]

if center is None:

center = (w / 2, h / 2)

M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (w, h))

return rotated

```

在上述代码中，我们计算要旋转多少度，然后使用cv2.getRotationMatrix2D()函数为旋转创建一个旋转矩阵。最后，我们使用cv2.warpAffine()函数在图像上应用旋转矩阵。

7. 图像平移

最后，一种非常常见的调整图像的方法是平移。我们可以使用cv2.warpAffine()函数来实现平移。

```python

def translate(image, x, y):

# 平移图像

M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])

shifted = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

return shifted

```

在上述代码中，我们首先定义平移矩阵，然后使用cv2.warpAffine()函数在图像上应用平移矩阵。

总结：

在本文中，我们已经为您提供了Python设置OpenCV组件属性的详细教程。例如，我们讨论了如何调整图像的亮度、对比度、颜色饱和度、尺寸、旋转和平移。这些都是调整和优化图像以达到最佳效果的常见方法。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/