python imutils包基本概念及使用

imutils是在OPenCV基础上的一个封装，达到更为简结的调用OPenCV接口的目的，它可以轻松的实现图像的平移，旋转，缩放，骨架化等一系列的操作。

安装方法：

pip install imutils

在安装前应确认已安装numpy,scipy,matplotlib和opencv。

如果出现缺失包错误

可以使用下面安装命令,会把所有包安装

pip install NumPy SciPy opencv-python matplotlib imutils

2.1 图像平移

相对于原来的cv，使用imutiles可以直接指定平移的像素，不用构造平移矩阵

OpenCV中也提供了图像平移的实现，要先计算平移矩阵，然后利用仿射变换实现平移，在imutils中可直接进行图像的平移。

translated = imutils.translate(img,x,y)

参数：

运行代码说明：

要更改图片地址，地址中不能包含中文

cv读取图片是BGR格式,img[:,:,::-1]转换是为了转回RGB格式，这样才可以正常显示彩色图像

import numpy as npimport cv2 as cvimport imutilsimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False #用来正常显示负号img = cv.imread(’image1.jpg’) # 更改图片地址translated = imutils.translate(img,100,50) # 平移函数plt.figure()plt.subplot(121)plt.imshow(img[:,:,::-1]) # img[:,:,::-1]转换是为了转回RGB格式，这样才可以正常显示彩色图像plt.title(’原图’)plt.subplot(122)plt.imshow(translated[:,:,::-1])plt.title(’平移结果’)plt.show()

2.2 图像缩放

图片的缩放在OPenCV中要注意确保保持宽高比。而在imutils中自动保持原有图片的宽高比，只指定宽度weight和height即可。

缩放函数：imutils.resize(img,width=100)

import numpy as npimport cv2 as cvimport imutilsimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False #用来正常显示负号img = cv.imread(’image1.jpg’)# 说明一般如果有width参数，就会安装width参数进行缩放，不会理会height参数，如果两个参数不成比例，也是安装width进行缩放resized = imutils.resize(img,width=100) # 指定宽度，会自动计算相应比例高度，还有参数heightprint(’原图大小：’,img.shape)print(’缩放后大小’, resized.shape)plt.figure()plt.subplot(121)plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.title(’原图’)plt.subplot(122)plt.imshow(resized[:,:,::-1])plt.title(’缩放图’)plt.show()

2.3 图像旋转

在OpenCV中进行旋转时使用的是仿射变换，在这里图像旋转方法是imutils.rotate()，跟2个参数，第一个是图片数据，第二个是旋转的角度，旋转是朝逆时针方向。同时imutils还提供了另一个相似的方法, rotate_round()，它就是按顺时针旋转的。

函数：

逆时针旋转

rotated = imutils.rotate(image, 90)

顺时针旋转

rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90)

import numpy as npimport cv2 as cvimport imutilsimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False #用来正常显示负号image = cv.imread(’image1.jpg’)# 逆时针旋转rotated = imutils.rotate(image, 90) # 顺时针旋转rotated_round = imutils.rotate_bound(image, 90) # 画图 plt.figure(figsize=[10, 10])plt.subplot(1,3,1)plt.imshow(img[:,:,::-1])plt.title(’原图’)plt.axis('off')plt.subplot(1,3,2)plt.imshow(rotated[:,:,::-1])plt.title(’逆时针旋转90度’)plt.axis('off')plt.subplot(1,3,3)plt.imshow(rotated_round[:,:,::-1])plt.title(’顺时针旋转90度’)plt.axis('off')plt.show()

2.4 骨架提取（边缘提取）

骨架提取（边缘提取），是指对图片中的物体进行拓扑骨架(topological skeleton)构建的过程。

imutils提供的方法是skeletonize()，

第二个参数是结构参数的尺寸(structuring element)，相当于是一个粒度，越小需要处理的时间越长。可以设置为 (3,3),在下面实验中我使用了(7,7的)

注意，不是所有图片都能求出骨架，例如我上面使用的哆啦A梦就不可以

import cv2 as cvimport imutilsimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[’axes.unicode_minus’]=False #用来正常显示负号# 1 图像读取image2 = cv.imread(’earth.png’)# 2 灰度化gray = cv.cvtColor(image2, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 3 骨架提取skeleton = imutils.skeletonize(gray, size=(7, 7))# 4 图像展示plt.figure()plt.subplot(121),plt.imshow(image2[:,:,::-1]),plt.title(’原图’)plt.subplot(122),plt.imshow(skeleton,cmap='gray'),plt.title(’骨架提取结果’) # 显示灰度图要声明 grayplt.show()

2.5 转RGB,使用Matplotlib显示

在OpenCV的Python绑定中，图像以BGR顺序表示为NumPy数组。使用该cv2.imshow功能时效果很好。但是，如果打算使用Matplotlib，该plt.imshow函数将假定图像按RGB顺序排列。调用cv2.cvtColor解决此问题，也可以使用opencv2matplotlib便捷功能。

img = cv.imread('lion.jpeg')plt.figure()plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(img))

2.6 OPenCV版本的检测

OpenCV 4发布之后，随着主要版本的更新，向后兼容性问题尤为突出。在使用OPenCV时，应检查当前正在使用哪个版本的OpenCV，然后使用适当的函数或方法。在imutils中的is_cv2()、is_cv3()和is_cv4()是可用于自动确定当前环境的OpenCV的版本简单的功能。

print('OPenCV版本: {}'.format(cv2.__version__))

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