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opencv库的基本使用(python)

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opencv库的基本使用(python)

2017年06月27日 23:56:29 阅读数 11966 更多
分类专栏： python

1.图片的读取与保存


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 读取图片: cv2.imread(路径,num) 其中num=0，为灰度图像；num=1为彩图
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread(
     
     '002.jpg',
     
     0)
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 创建窗口，cv2.namedWindow(窗口名)
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.namedWindow(
     
     'image')
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 保存图片,cv2.imwrite(保存图片名,要保存的图片)
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imwrite(
     
     '002.jpg',img)
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第三个参数针对特定的格式： 对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0-100的整数表示(越高越清晰，压缩级别越低)，默认为95。  注意，cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为Long，必须转换成int。
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imwrite(
     
     '003.jpg',img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 
     
     10])
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 对于PNG，第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，从0到9,压缩级别越高，图像尺寸越小。默认级别为3
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imwrite(
     
     '004.png', img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 
     
     5])
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 图片显示，cv2.imshow(窗口名，要显示的图片)
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'image1',img)
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 复制img图片
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #emptyimage = img.copy()
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 创建空图片
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     emptyimage = np.zeros(img.shape,np.uint8)
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'image2',emptyimage)
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 键盘绑定函数
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 释放窗口
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()


2.像素点的操作，添加椒盐噪声 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 添加椒盐噪声
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     def salt(img):
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     for k 
     
     in range(
     
     100):
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # 建立图片随机坐标点
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             i = int(np.random.random()*img.shape[
     
     0])
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             j = int(np.random.random()*img.shape[
     
     1])
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # 图片为灰度图像，有二维
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     if img.ndim == 
     
     2:
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # 图片为彩色图片，有三维，RGB
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     elif img.ndim == 
     
     3:
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j,
     
     0] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j,
     
     1] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j,
     
     2] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     return img
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     if __name__ == 
     
     '__main__':
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 读取图片
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         img = cv2.imread(
     
     '001.jpg')
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 添加噪声
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         saltImage = salt(img)
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 图片显示
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     "Salt", saltImage)
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 图片保存
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imwrite(
     
     'salt.jpg',saltImage)
    
    
    
   
   
  32. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  33. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  34. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.destroyAllWindows()

3.彩色图片各通道分离与合并 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread(
     
     '001.jpg')
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # split 返回BGR三个通道
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     b,g,r = cv2.split(img)
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # merged 通道合并
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     merge = cv2.merge([b,g,r])
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'merge',merge)
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #cv2.imshow("Red", r)
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #cv2.imshow("Green", g)
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #cv2.imshow("Blue", b)
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()



4.直方图的绘画 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### 说明 #######
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges[, hist[, accumulate ]]) #返回hist
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第一个参数为读取的图像，必须用方括号括起来。
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第二个参数是用于计算直方图的通道，这里使用灰度图计算直方图，所以就直接使用第一个通道；
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第三个参数是Mask，这里没有使用，所以用None。
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第四个参数是histSize，表示这个直方图分成多少份（即多少个直方柱）。第二个例子将绘出直方图，到时候会清楚一点。
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第五个参数是表示直方图中各个像素的值，[0.0, 256.0]表示直方图能表示像素值从0.0到256的像素。
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 最后是两个可选参数，由于直方图作为函数结果返回了，所以第六个hist就没有意义了（待确定）
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 最后一个accumulate是一个布尔值，用来表示直方图是否叠加。
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #######
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv.PolyLine(img, polys, is_closed, color, thickness=1, lineType=8, shift=0)  # 返回None
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # img        读取的图像
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # polys      多边形曲线的数组(各个坐标点)
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # is_closed  绘制的折线是否关闭的标志,起始点是否有线连接，False为没有
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # color      折线的颜色 [b,g,r]
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # thickness  折线边缘的厚度
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # lineType   线段的类型
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # shift      顶点坐标中的小数位数
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ########   说明END   #######
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 将直方图(填充)转化为图片
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     def calcAndDrawHist(image, color):
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         hist = cv2.calcHist([image], [
     
     0], 
     
     None, [
     
     256], [
     
     0.0,
     
     255.0])
    
    
    
   
   
  32. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # cv2.minMaxLoc 最大值maxVal和最小值minVal及它们的位置
    
    
    
   
   
  33. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         minVal, maxVal, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(hist)
    
    
    
   
   
  34. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 创建全零图像
    
    
    
   
   
  35. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         histImg = np.zeros([
     
     256,
     
     256,
     
     3], np.uint8)
    
    
    
   
   
  36. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         hpt = int(
     
     0.95* 
     
     256);
    
    
    
   
   
  37. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  38. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     for h 
     
     in range(
     
     256):
    
    
    
   
   
  39. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # hpt=0.95*256 0.95防止最大值为整张图片的高，每个hist与最大值的比*(256*0.95)即可表示该hist在图片中的高度
    
    
    
   
   
  40. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             intensity = int(hist[h]*hpt/maxVal)
    
    
    
   
   
  41. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # cv2.line(图像img，第一个点坐标(x1,y1)，第二个点坐标(x2,y2)，颜色[b,g,r])
    
    
    
   
   
  42. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             cv2.line(histImg,(h,
     
     256), (h,
     
     256-intensity), color)
    
    
    
   
   
  43. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  44. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     return histImg
    
    
    
   
   
  45. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  46. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 将直方图(折线)转化为图片
    
    
    
   
   
  47. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     def DrawHist(img):
    
    
    
   
   
  48. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 建立空图片
    
    
    
   
   
  49. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         h = np.zeros((
     
     256,
     
     256,
     
     3))
    
    
    
   
   
  50. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 直方图中各bin的顶点位置
    
    
    
   
   
  51. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         bins = np.arange(
     
     256).reshape(
     
     256,
     
     1)
    
    
    
   
   
  52. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # BGR三种颜色
    
    
    
   
   
  53. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         color = [ (
     
     255,
     
     0,
     
     0),(
     
     0,
     
     255,
     
     0),(
     
     0,
     
     0,
     
     255) ]
    
    
    
   
   
  54. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  55. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     for ch, col 
     
     in enumerate(color):
    
    
    
   
   
  56. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             originHist = cv2.calcHist([img],[ch],
     
     None,[
     
     256],[
     
     0,
     
     256])
    
    
    
   
   
  57. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # cv2.normalize(图像img,输出图像,归一化后最低值,归一化后最大值,规范化类型 cv2.NORM_MINMAX:仅针对密集阵列)
    
    
    
   
   
  58. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             cv2.normalize(originHist, originHist,
     
     0,
     
     255*
     
     0.9,cv2.NORM_MINMAX)
    
    
    
   
   
  59. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # np.around(array) 取整数，但数据类型仍为float
    
    
    
   
   
  60. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             hist=np.int32(np.around(originHist))
    
    
    
   
   
  61. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # np.column_stack 将两个1-D数组作为列堆叠成2维数组
    
    
    
   
   
  62. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             pts = np.column_stack((bins,hist))
    
    
    
   
   
  63. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # cv2.polylines(图像img,多边形曲线的数组,绘制的折线是否关闭的标志,折线颜色)
    
    
    
   
   
  64. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             cv2.polylines(h,[pts],
     
     False,col)
    
    
    
   
   
  65. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # np.flipud 在上/下方向翻转数组。
    
    
    
   
   
  66. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         h=np.flipud(h)
    
    
    
   
   
  67. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     return h
    
    
    
   
   
  68. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     '''
    
    
    
   
   
  69. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### 灰度图像———直方图(填充) #######
    
    
    
   
   
  70. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread('001.jpg',0)
    
    
    
   
   
  71. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     
    
    
    
   
   
  72. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     histimg = calcAndDrawHist(img,[255,255,255])
    
    
    
   
   
  73. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow('hist',histimg)
    
    
    
   
   
  74. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     
    
    
    
   
   
  75. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(0)
    
    
    
   
   
  76. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     '''
    
    
    
   
   
  77. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  78. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### 彩色图像———直方图(填充) #######
    
    
    
   
   
  79. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     if __name__ == 
     
     '__main__':
    
    
    
   
   
  80. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 读取图片
    
    
    
   
   
  81. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         img = cv2.imread(
     
     "001.jpg")
    
    
    
   
   
  82. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # cv2.spilt 返回BGR三个通道
    
    
    
   
   
  83. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         b, g, r = cv2.split(img)
    
    
    
   
   
  84. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  85. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # calcAndDrawHist(图像img，color填[b,g,r])
    
    
    
   
   
  86. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         histImgB = calcAndDrawHist(b, [
     
     255, 
     
     0, 
     
     0])
    
    
    
   
   
  87. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         histImgG = calcAndDrawHist(g, [
     
     0, 
     
     255, 
     
     0])
    
    
    
   
   
  88. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         histImgR = calcAndDrawHist(r, [
     
     0, 
     
     0, 
     
     255])
    
    
    
   
   
  89. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  90. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     "histImgB", histImgB)
    
    
    
   
   
  91. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     "histImgG", histImgG)
    
    
    
   
   
  92. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     "histImgR", histImgR)
    
    
    
   
   
  93. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     "Img", img)
    
    
    
   
   
  94. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### 彩色图像———直方图(折线) #######
    
    
    
   
   
  95. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     if __name__ == 
     
     '__main__':
    
    
    
   
   
  96. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         img = cv2.imread(
     
     "001.jpg")
    
    
    
   
   
  97. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         h = DrawHist(img)
    
    
    
   
   
  98. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     'colorhist',h)
    
    
    
   
   
  99. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  100. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  101. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  102. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()

结果显示：

彩色图像———直方图(填充)


彩色图像———直方图(折线)


 

 

 

5.形态学运算：膨胀与腐蚀
 

 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 读取图像
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread(
     
     '004.jpg',
     
     0);
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 构造一个3×3的结构元素
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(
     
     3, 
     
     3))
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 膨胀图像 cv2.dilate(图像,元素结构)
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     dilate = cv2.dilate(img, element)
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 腐蚀图像 cv2.erode(图像,元素结构)
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     erode = cv2.erode(img, element)
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 将两幅图像相减获得边，第一个参数是膨胀后的图像，第二个参数是腐蚀后的图像
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     result = cv2.absdiff(dilate,erode);
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 上面得到的结果是灰度图，cv2.threshold将其二值化以便更清楚的观察结果
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.threshold(src , thresh, maxval, type[, dst])  返回retval、dst
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.threshold(图像, 阈值  , 最大值, 阈值类型)     返回值类型、返回处理后图像
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 阈值类型：THRESH_BINARY、THRESH_BINARY_INV、THRESH_TRUNC、THRESH_TOZERO、THRESH_TOZERO_INV
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     retval, result = cv2.threshold(result, 
     
     40, 
     
     255, cv2.THRESH_BINARY);
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 反色，即对二值图每个像素取反
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     result = cv2.bitwise_not(result);
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 显示图像
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     "origin",img);   
     
     # 原图
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     "result",result);
     
     # 边缘检测图
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  32. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
   
   

 
 
结果显示： 

 


 

 

6.初级滤波器
 

 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ######## 线性过滤器 #######
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 低通滤波(平滑图像)
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.blur(图像,滤波器大小(num,num))  #返回dst(处理后图像)
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.boxFilter(图像, -1, 滤波器大小(num,num)) #返回dst(处理后图像)
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 第二个参数-1表示与原图相同
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 高斯模糊
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.GaussianBlur(图像,滤波器大小(num,num),X方向的高斯内核标准偏差) #返回dst(处理后图像)
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ######## 线性过滤器END #######
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ######## 非线性过滤器 #######
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 中值滤波
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.medianBlur(图像,滤波器大小num)
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### 非线性过滤器END #######
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     def salt(img):
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     for k 
     
     in range(
     
     100):
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # 建立图片随机坐标点
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             i = int(np.random.random()*img.shape[
     
     0])
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
             j = int(np.random.random()*img.shape[
     
     1])
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # 图片为灰度图像，有二维
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     if img.ndim == 
     
     2:
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     # 图片为彩色图片，有三维，RGB
    
    
    
   
   
  32. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
            
     
     elif img.ndim == 
     
     3:
    
    
    
   
   
  33. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j,
     
     0] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  34. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j,
     
     1] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  35. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
                 img[i,j,
     
     2] = 
     
     255
    
    
    
   
   
  36. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     return img
    
    
    
   
   
  37. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  38. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     if __name__ == 
     
     '__main__':
    
    
    
   
   
  39. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     #
    
    
    
   
   
  40. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         img = cv2.imread(
     
     '001.jpg',
     
     0)
    
    
    
   
   
  41. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         salt =salt(img)
    
    
    
   
   
  42. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  43. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 低通滤波
    
    
    
   
   
  44. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         dst1 = cv2.blur(salt,(
     
     5,
     
     5))
    
    
    
   
   
  45. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # boxFilter
    
    
    
   
   
  46. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         dst2 = cv2.boxFilter(salt,
     
     -1,(
     
     5,
     
     5))
    
    
    
   
   
  47. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 高斯模糊
    
    
    
   
   
  48. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         dst3 = cv2.GaussianBlur(salt,(
     
     5,
     
     5),
     
     1.5)
    
    
    
   
   
  49. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 中值滤波
    
    
    
   
   
  50. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         dst4 = cv2.medianBlur(salt,
     
     5)
    
    
    
   
   
  51. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  52. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 图像显示
    
    
    
   
   
  53. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
        
     
     # 对于椒盐噪声而言，中值滤波效果是最好的，其他效果差不多
    
    
    
   
   
  54. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     'salt',salt)
    
    
    
   
   
  55. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     'blur',dst1)
    
    
    
   
   
  56. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     'boxFilter',dst2)
    
    
    
   
   
  57. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     'GaussianBlur',dst3)
    
    
    
   
   
  58. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
         cv2.imshow(
     
     'medianBlur',dst4)
    
    
    
   
   
  59. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  60. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  61. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  62. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
   
   

 
 
结果显示： 

 



 

7.sobel
 

 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### cv2.sobel说明 #######
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) #返回dst(处理后图像)
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # scr      图像
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # ddepth   输出图像深度
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #          S = 符号整型  U = 无符号整型  F = 浮点型
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #          src.depth()= CV_8U，ddepth= -1 / CV_16S/ CV_32F/CV_64F
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #          src.depth()= CV_16U/ CV_16S，ddepth= -1 CV_32F//CV_64F
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #          src.depth()= CV_32F，ddepth= -1 CV_32F/CV_64F
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #          src.depth()= CV_64F，ddepth= -1 /CV_64F
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #          何时ddepth=-1，目的地图像将具有与源相同的深度
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # dx
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # dy
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### cv2.sobel说明END #######
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread(
     
     '003.jpg', 
     
     0)
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     x = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,
     
     1,
     
     0)
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     y = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,
     
     0,
     
     1)
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.convertScaleAbs 在输入数组的每个元素上，该函数依次执行三个操作：缩放，取绝对值，转换为无符号8位类型
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 转回uint8
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     absX = cv2.convertScaleAbs(x)
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     absY = cv2.convertScaleAbs(y)
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.addWeighted(src1 , alpha, src2 , beta , gamma[, dst[, dtype]]) #返回dst(处理后图像)
    
    
    
   
   
  32. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.addWeighted(输入1, 分量1, 输入2, 分量2, 标量)
    
    
    
   
   
  33. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # dst = src1*alpha + src2*beta + gamma
    
    
    
   
   
  34. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     dst = cv2.addWeighted(absX,
     
     0.5,absY,
     
     0.5,
     
     0)
    
    
    
   
   
  35. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  36. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 图像显示
    
    
    
   
   
  37. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'origin',img)
    
    
    
   
   
  38. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     "absX", absX)
    
    
    
   
   
  39. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     "absY", absY)
    
    
    
   
   
  40. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     "Result", dst)
    
    
    
   
   
  41. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  42. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  43. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
   
   

 
 
结果显示： 

 


此处有sobel算法原理
 


 

8.laplacian
 

 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #######  cv2.Laplacian 说明 #######
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) #返回dst(处理后图像)
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # src        图像
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # ddepth     输出图像深度
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #            S = 符号整型  U = 无符号整型  F = 浮点型
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #            src.depth()= CV_8U，ddepth= -1 / CV_16S/ CV_32F/CV_64F
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #            src.depth()= CV_16U/ CV_16S，ddepth= -1 CV_32F//CV_64F
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #            src.depth()= CV_32F，ddepth= -1 CV_32F/CV_64F
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #            src.depth()= CV_64F，ddepth= -1 /CV_64F
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #            何时ddepth=-1，目的地图像将具有与源相同的深度
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # dst        输出图像
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # ksize      用于计算二阶微分滤波器的孔径大小，其大小必须是正数和奇数
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # scale      缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # delta      在结果存储之前添加到结果中的可选增量值，默认情况下没有额外的值加到dst中
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # borderType 判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     #######  cv2.Laplacian 说明END #######
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 图像读取
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread(
     
     "004.jpg", 
     
     0)
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     gray_lap = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize = 
     
     3)
    
    
    
   
   
  28. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.convertScaleAbs 在输入数组的每个元素上，该函数依次执行三个操作：缩放，取绝对值，转换为无符号8位类型
    
    
    
   
   
  29. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 转回uint8
    
    
    
   
   
  30. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     dst = cv2.convertScaleAbs(gray_lap)
    
    
    
   
   
  31. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  32. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 图像显示
    
    
    
   
   
  33. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'origin',img)
    
    
    
   
   
  34. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'laplacian',dst)
    
    
    
   
   
  35. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  36. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  37. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
   
   

 
 
结果显示： 

 


 由于laplacian对噪声敏感，对图片先去躁可得到更好的效果
 

 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     blur = cv2.medianBlur(img,3)
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     blur = cv2.blur(img,(3,3))
    
    
    
   
   

 
 
 
此处有laplacain算法原理 

 

9.canny
 


 
 
  1. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    
   
   
  2. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # @Author: Xingmo
    
    
    
   
   
  3. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  4. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### cv2.Canny 说明 #######
    
    
    
   
   
  5. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) 返回edges(边缘图)
    
    
    
   
   
  6. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # image          原图像，该图像必须为单通道的灰度图
    
    
    
   
   
  7. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # threshold1     第一个阈值
    
    
    
   
   
  8. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # threshold2     第二个阈值
    
    
    
   
   
  9. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # apertureSize   Sobel算子的孔径大小，其有默认值3
    
    
    
   
   
  10. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # L2gradient     是否使用L2范数，一个计算图像梯度幅值的标识，默认值false
    
    
    
   
   
  11. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     ####### cv2.Canny 说明END #######
    
    
    
   
   
  12. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  13. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import cv2
    
    
    
   
   
  14. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     import numpy 
     
     as np
    
    
    
   
   
  15. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  16. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 读取图片
    
    
    
   
   
  17. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     img = cv2.imread(
     
     '004.jpg', 
     
     0)
    
    
    
   
   
  18. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 高斯模糊
    
    
    
   
   
  19. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     blur = cv2.GaussianBlur(img,(
     
     3,
     
     3),
     
     0)
    
    
    
   
   
  20. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     canny = cv2.Canny(blur, 
     
     50, 
     
     200)
    
    
    
   
   
  21. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  22. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     # 图像显示
    
    
    
   
   
  23. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'origin',img)
    
    
    
   
   
  24. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.imshow(
     
     'Canny', canny)
    
    
    
   
   
  25. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
     
    
    
    
   
   
  26. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.waitKey(
     
     0)
    
    
    
   
   
  27. 
   
   
    
    
    
    
   
   
    
   
   
    
    
    
    
     
     cv2.destroyAllWindows()
    
    
    
   
   

 
 
结果显示： 

 


canny的基本步骤
 


 

 

 

 

 

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<div class="content" style="width: 712px;">
	<a href="https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/79509870" target="_blank" rel="noopener" title="python深度学习库系列教程——python调用opencv库教程">
	<h4 class="text-truncate oneline" style="width: 552px;">
			<em>python</em>深度学习库系列教程——<em>python</em>调用<em>opencv</em>库教程		</h4>
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								<span class="type-show type-show-blog type-show-after">博文</span>
										<a target="_blank" rel="noopener" href="https://blog.csdn.net/luanpeng825485697">来自：	<span class="blog_title"> 全栈工程师开发手册（原创）</span></a>
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 Python opencv库教程 
 
  
 
   
 09-26  阅读数 926 
 
  
 
  
  首先安装sudoapt-getinstalllibgtk2.0-devpkg-config安装opencv去opencv官网（http://opencv.org/downloads.html）下载li...   博文 来自：  当你努力到把自己都感动的时候，你离成功就不远了。  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 Python的opencv库基本操作不详细解释 
 
  
 
   
 04-19  阅读数 49 
 
  
 
  
  安装基于anaconda的python环境的安装pipinstallopencv-python读入图片importcv2#首先引入cv2img=cv2.imread("image.jpg",1)#读入...   博文 来自：  梅花14的博客  
 
 
 

 

 
   
 
个人学习(九) - 导入opencv-python库 - 林俊宇的博客 - CSDN博客
 
 
 
  
 9-8 
 
 
 

 

 
   
 
python opencv常用方法的使用例程 - jsy2236的博客 - CSDN博客
 
 
 
  
 11-6 
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 opencv-python学习之路 
 
  
 
   
 08-18  阅读数 959 
 
  
 
  
  opencv-python学习之路01刚刚接触opencv和python，开通博客特此记录一下自己的成长路程。人脸检测#人脸检测importcv2importcv2ascvfilename='face...   博文 来自：  eon_sos的博客  
 
 
 

 

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 opencv各种库的作用 
 
  
 
   
 04-27  阅读数 2098 
 
  
 
  
  其解释如下：[calib3d]: 其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计...   博文 来自：  小强博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 python——opencv入门（一） 
 
  
 
   
 04-17  阅读数 5639 
 
  
 
  
  1、OpenCV的结构和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架...   博文 来自：  呆呆的猫的博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 python 使用OpenCV库实现图像处理 
 
  
 
   
 01-03  阅读数 947 
 
  
 
  
  OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块一：OpenCV安装pip install opencv-python如果安装...   博文 来自：  huaweichenai的博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 python下安装opencv库 
 
  
 
   
 09-04  阅读数 1109 
 
  
 
  
  参考链接：https://blog.csdn.net/Toby_Cho/article/details/81001382opencv库的whl文件下载链接：https://www.lfd.uci.ed...   博文 来自：  juliarjuliar的博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 OpenCV——图片的加载、显示、保存(python) 
 
  
 
   
 08-05  阅读数 3万+ 
 
  
 
  
  OpenCV-Python——图片的加载、显示、保存本小节，我们将学习在Python语言中利用OpenCV库来实现图片的读取、显示、保存，所有的这些图片都是一个numpy.ndarray，这三种操作都...   博文 来自：  u014630987的博客  
 
 
 

 

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 opencv_python安装成功 导入 cv2失败 
 
 
 
  08-11 
 
 
 
 - 问答 
 

 

 
 
 
    
  
 Python OpenCV 基本操作 
 
  
 
   
 10-12  阅读数 39 
 
  
 
  
  PythonOpenCV基本操作加载图片，显示图片，保存图片OpenCV函数：cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()加载图片img=cv2.imread('le...   博文 来自：  jie310600的博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 openCV—Python(4)—— 基本绘图 
 
  
 
   
 07-25  阅读数 2万+ 
 
  
 
  
  一、函数简介1、zeros—构造全0矩阵函数原型：zeros(shape,dtype=None,order=’C’)shape：矩阵大小；例如：300x300;dtype：数据类型；例如：”uint8...   博文 来自：  jnulzl的专栏  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 Python中使用OpenCV最基本的程序 
 
  
 
   
 01-04  阅读数 2993 
 
  
 
  
  1.功能：　　显示图像2.代码#!/usr/bin/envpythonimportcv2fn="test.jpg"if__name__=='__main__':img=cv2.imread(fn)cv...   博文 来自：  把你挖出来的博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 Python-OpenCV基本操作 
 
  
 
   
 07-14  阅读数 1万+ 
 
  
 
  
  基本属性cv2.imread(文件名，属性)读入图像属性：指定图像用哪种方式读取文件cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像，默认参数，Opencv读取彩色图像为BGR模式！！！注意cv2.IM...   博文 来自：  吃狼的1只羊  
 
 
 

 

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    })();

 

 

 

 
 
 

 
 
 
    
  
 Python opencv 问题汇总 
 
  
 
   
 11-07  阅读数 363 
 
  
 
  
  1、plt.subplot()函数用法plt.subplot(221)//分成2x2，占用第一个，即第一行第一列的子图plt.subplot(222)//分成2x2，占用第二个，即第一行第二列的子图p...   博文 来自：  YHangbin的博客  
 
 
 

 

 
   
 
 python中的opencv模块，怎么用gpu加速 
 
 
 
  11-18 
 
 
 
 我现在用python跟着做了图片搜索的一个项目，之前安装了theano,编译了cuda，但不知道怎么才算运用到opencv模块中 论坛 
 

 

 
 
 
    
  
 windows下的python+ opencv安装攻略 
 
  
 
   
 08-29  阅读数 8万+ 
 
  
 
  
  准备文件：python2.7.12，下载链接https://www.python.org/downloads/pip8.1.1，下载链接https://pypi.python.org/packages...   博文 来自：  年轻即出发，  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 python实现opencv学习一：安装、环境配置、工具 
 
  
 
   
 03-09  阅读数 5万+ 
 
  
 
  
  一：python的下载、安装、配置以python2.7.9为例http://blog.csdn.net/FUCAIHE/article/details/45353283若需其他最新版本请到官网下载：h...   博文 来自：  u011321546的专栏  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 【OpenCV】Windows安装OpenCV4-Python版本 
 
  
 
   
 03-29  阅读数 1万+ 
 
  
 
  
  先直接上干货，然后再多说几句打开命令行，输入：pipinstallopencv-python下载很慢有没有，众所周知，pypi库对我们的网络情况十分不友好，即使换源效果可能也不是那么好。先下载离线包，...   博文 来自：  crazyang的博客  
 
 
 

 

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 opencv-Python是什么？ 
 
  
 
   
 03-13  阅读数 4726 
 
  
 
  
  先来看百度百科的解释：OpenCV的全称是：OpenSourceComputerVisionLibrary。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Wi...   博文 来自：  大坡3D软件开发  
 
 
 

 

 
   
 
 Python opencv 
 
 
 
  03-17 
 
 
 
 terminating async callback 用基于Python语言的opencv想打开摄像头，出现这个错误，该怎么弄 论坛 
 

 

 
 
 
    
  
 opencv（python）视频图片转化 
 
  
 
   
 01-10  阅读数 231 
 
  
 
  
  版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/kun1280437633/article/details/86228908#视频分解图片#方法一#1l...   博文 来自：  学海无涯  
 
 
 

 

 
   
 
 用python的opencv怎么拼接两张图片？ 
 
 
 
  11-26 
 
 
 
 - 问答 
 

 

 
   
 
 python3.6+opencv3.4,中为什么cv和cv2不能同时import 
 
 
 
  09-18 
 
 
 
 - 问答 
 

 

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 初识python-opencv 
 
  
 
   
 08-10  阅读数 205 
 
  
 
  
  Version:1.0StartHTML:000000215EndHTML:000342744StartFragment:000199618EndFragment:000342670StartSele...   博文 来自：  白头码客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 学习笔记之——opencv的ML模块 
 
  
 
   
 05-29  阅读数 1871 
 
  
 
  
  之前开始学opencv的时候就看到opencv里面有机器学习模块（machine learning，ML），但是一直以来跟着这么多书籍学习都没有发现有提及过（毕竟opencv是针对图像处理方面的，所以...   博文 来自：  gwpscut的博客  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 python中的opencv-python 
 
  
 
   
 03-20  阅读数 166 
 
  
 
  
  首先当然要pipinstallopencv-python下载完之后验证一下。最简单的importcv2然后来几个基本操作#-*-encoding:utf-8-*-#导包importcv2#导入科学计算...   博文 来自：  冰月i  
 
 
 

 

 
 
 
    
  
 Python-OpenCV 处理图像（一）：基本操作 
 
  
 
   
 01-04  阅读数 4万+ 
 
  
 
  
  0x00.图片读、写和显示操作安装好OpenCV之后，首先尝试加载一张最简单的图片并显示出来，代码示例：第一种方式使用cv2.cv的LoadImage、ShowImage和SaveImage函数imp...   博文 来自：  Leo的博客  
 
 
 

 

 
   
 
 cv2.error: OpenCV(4.0.0) 
 
 
 
  01-24 
 
 
 
 - 问答 
 

 

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 python-OpenCV相关书籍推荐一手 
 
  
 
   
 11-24  阅读数 2522 
 
  
 
  
  OpenCV对于大多数研究图像的同学们来说是非常熟悉或者是常见的库。集成了很多图像处理方面的操作，非常的好用和方便。什么是OpenCVOpenCV于1999年由Intel建立，如今由WillowGar...   博文 来自：  flyfor2013的博客  
 
 
 

 

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                    <a href="https://www.csdn.net/gather_1d/NtjaAg3sLWRvd25sb2Fk.html" target="_blank">
                    c# 键值对 键可以重复</a>
                </span>
                                    <span>
                    <a href="https://www.csdn.net/gather_19/NtjaAg4sLWRvd25sb2Fk.html" target="_blank">
                    c#把负数转整形</a>
                </span>
                                    <span>
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                    c# 鼠标移上去提示</a>
                </span>
                                    <span>
                    <a href="https://www.csdn.net/gather_10/NtjaEgwsLWRvd25sb2Fk.html" target="_blank">
                    c#结构体定义</a>
                </span>
                                    <span>
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                    使用c#编写一个透明窗体</a>
                </span>
                                    <span>
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                                    <span>
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                    c# 根据网络定位</a>
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                    c# 清除html标签</a>
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                    c# uwp最小化</a>
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                    c# 离线 翻译类</a>
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道可道，非常道；名可名，非常名。
无名，天地之始，有名，万物之母。
故常无欲，以观其妙，常有欲，以观其徼。
此两者，同出而异名，同谓之玄，玄之又玄，众妙之门。

    


    
    
    
    
    
    
    
    

    
    




  
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