# OpenCV-圖像處理和計算機視覺 OpenCV是Intel公司開發的開源計算機視覺庫。它用C語言高速地實現了許多圖像處理和計算機視覺方面的通用算法，并且通過SWIG提供了Python的調用接口。本章介紹用Python調用OpenCV庫，實現一些簡單的圖像處理和計算機視覺算法。 OpenCV提供的Python調用接口和C語言的API基本上是一致的，這個接口對于動態語言Python來說有些累贅。不過由于Python程序和C語言程序差別不大，用Python調用OpenCV，能夠幫助我們測試API函數和快速實現算法。 ## 讀寫圖像和視頻文件 讓我們從顯示一幅圖像開始進入OpenCV： ``` # -*- coding: utf-8 -*- from opencv.highgui import * import sys img = cvLoadImage( sys.argv[1] ) cvNamedWindow("Example1", CV_WINDOW_AUTOSIZE) cvShowImage("Example1", img) cvWaitKey(0) ``` OpenCV的庫可以分為5個主要組成部分，下圖顯示了其中的4個：  OpenCV的5個主要組成部分 * **CV** : 包括了基本的圖像處理和高級的計算機視覺算法，在Python中，opencv.cv模塊與之對應 * **ML** : 機器學習庫，包括許多統計分類器，opencv.ml模塊與之對應 * **HighGUI** : 提供各種圖像、視頻、數據的輸入輸出和簡單的GUI開發，opencv.highgui模塊與之對應 * **CXCore** : 上述三個庫都是以CXCore提供的基本數據結構和函數為基礎，主模塊opencv與之對應 * **CvAux** : 包括一些實驗性的算法 顯示圖像的例子中，只用到數據輸入和界面顯示兩個功能，他們都在highgui庫中，因此需要從庫中載入這些函數，由于opencv的所有API函數都以cv開頭，因此不怕他們和別的庫命名沖突： ``` from opencv.highgui import * ``` 下面調用cvLoadImage從文件中讀入圖片信息，其返回的是一個opencv.cv.cvMat對象，cvMat是OpenCV中描述矩陣(或者說多維數組)的數據結構，許多圖像處理操作都是針對cvMat對象進行的： ``` img = cvLoadImage( sys.argv[1] ) ``` 下面調用cvNamedWindow函數創建一個窗口，其名字為"Example1"，大小設置為CV_WINDOW_AUTOSIZE，表示它隨著其內容自動改變大小： ``` cvNamedWindow("Example1", CV_WINDOW_AUTOSIZE) ``` 然后調用cvShowImage函數，將img表示的圖像顯示在"Example1"窗口。由于OpenCV庫大部分代碼都是使用C語言編寫的，因此它采用“對象.方法()”的方式，而是使用函數的方式。而且highgui提供的僅是簡便的GUI功能，因此這里直接用字符串"Example1"表示要顯示圖片的窗口，而不是用某個表示窗口的對象。 最后調用cvWaitKey，等待用戶按鍵輸入，如果其參數為正值，那么等待指定的毫秒數后繼續運行；如果其值為0，表示永久等待： ``` cvWaitKey(0) ``` 如果在IPython中運行上面程序之后，IPython等待用戶按鍵輸入，按任意鍵之后，IPython進入可輸入命令的狀態，并且顯示圖片的窗口并沒有關閉，這樣就可以在IPython中直接輸入opencv的函數調用，查看其結果。下面的先從opencv.cv載入所有圖像處理相關的函數， ``` >>> from opencv.cv import * ``` 然后調用cvSmooth函數對img進行高斯模糊，cvSmooth函數的第一個參數指定原始圖像，第二個參數指定輸出圖像，這里都用img，因此高斯模糊的結果覆蓋原始圖像，第三個參數指定采用高斯模糊算法，第四個參數是高斯模糊的參數：以像素點為單位的模糊范圍： ``` >>> cvSmooth(img, img, CV_GAUSSIAN, 11) ``` 最后調用cvShowImage更新窗口中的圖片： ``` >>> cvShowImage("Example1", img) ``` 下面是圖像處理的結果，左圖為原始圖像，右圖為模糊后的圖像：  調用cvSmooth對圖像進行高斯模糊處理