imutils是Adrian Rosebrock開發的一個python工具包，它整合了opencv、numpy和matplotlib的部分操作，使這些操作更加簡便快捷，今天我們將對它的部分功能進行介紹，以便大家在今后的學習作業中，能夠靈活運用好imutils包，

安裝

當我們的python環境中已經裝有 NumPy、SciPy、Matplotlib 和 OpenCV，那么可以直接使用下面的命令列來進行安裝，

pip install imutils
# conda install imutils

按名稱查找函式 OpenCV 函式

OpenCV庫很大，擁有許多函式，當我們剛開始接觸時，可能無法快速找到需要的函式，imutils模塊提供了一個find_function方法讓我們可以跨模塊（以及可選的子模塊）的快速搜索函式名稱，以找到要查找的函式，

imutils.find_function("border")
print('*'*10)
imutils.find_function("contour")

1. BORDER_CONSTANT
2. BORDER_DEFAULT
3. BORDER_ISOLATED
4. BORDER_REFLECT
5. BORDER_REFLECT101
6. BORDER_REFLECT_101
7. BORDER_REPLICATE
8. BORDER_TRANSPARENT
9. BORDER_WRAP
10. borderInterpolate
11. copyMakeBorder
**********
1. CONTOURS_MATCH_I1
2. CONTOURS_MATCH_I2
3. CONTOURS_MATCH_I3
4. contourArea
5. drawContours
6. findContours
7. isContourConvex

而后可以通過cv2.xxx(查找到的函式名)來使用需要的函式，

平移

在opencv中，當你需要移動影像，你可以使用cv2.warpAffine函式，但是cv2.warpAffine函式在實作平移功能是需要構建變換矩陣，然后利用仿射變換實作平移，而在imutils中提供了imutils.translate(img,x,y) 函式可以直接實作影像的平移，

rows, cols, channels = img.shape
M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
img_warpAffine = cv2.warpAffine(img,M,(cols, rows))
img_imutils = imutils.translate(img,100,50)
plt.figure(figsize=(15,5))
plt.subplot(131)
plt.imshow(img[:,:,::-1])  # img[:,:,::-1]轉換是為了轉回RGB格式，這樣才可以正常顯示彩色影像
plt.title('ariginal'), plt.axis('off')
plt.subplot(132)
plt.imshow(img_warpAffine[:,:,::-1])
plt.title('warpAffine'), plt.axis('off')
plt.subplot(133)
plt.imshow(img_imutils[:,:,::-1])
plt.title('imutils'), plt.axis('off')
plt.savefig('imulits_translate.jpg')
plt.show()

旋轉

在OpenCV中旋轉影像是通過呼叫cv2.getRotationMatrix2D和cv2.warpAffine來完成的，在使用程序中需要提供旋轉中心等引數，imutils提供了rotate函式來實作更便捷的旋轉影像，

rows,cols=img.shape[:2]
#第一個引數是旋轉中心，第二個引數是旋轉角度，第三個因子是旋轉后的縮放因子
M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),75,1)
# 第三個引數是輸出影像的尺寸中心，影像的寬和高
cv_rorated = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

imutils_rotated = imutils.rotate(img, angle=75)

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.subplot(131)
plt.imshow(img[:,:,::-1]) plt.title('ariginal'), plt.axis('off')
plt.subplot(132)
plt.imshow(cv_rorated[:,:,::-1])
plt.title('cv_rorated'), plt.axis('off')
plt.subplot(133)
plt.imshow(imutils_rotated[:,:,::-1])
plt.title('imutils_rotated'), plt.axis('off')
plt.savefig('imulits_totated.jpg')
plt.show()

調整大小

在opencv中調整影像大小使用的是cv2.resize(img,size)的方法，但當我們需要保持寬高比的縮放時，cv2.resize還需要計算縮放后的寬高比，以便保持一致，而在imutils中同樣提供了resize方法，只需提供寬或者高，就能實作保持寬高比的縮放，一般如果有width引數，就會安裝width引數進行縮放，不會理會height引數，如果兩個引數不成比例，也是安裝width進行縮放，

img.shape # (600,800,3)
resized1= imutils.resize(img,width=400)# 指定寬度，會自動計算相應比例高度，還有引數height
resized2 = imutils.resize(img,height=200)
print(resized1.shape,resized2.shape) # (300, 400, 3) (200, 266, 3)

plt.figure(figsize=(15,5))
plt.subplot(131)
plt.imshow(img[:,:,::-1])
plt.title('original')
plt.subplot(132)
plt.imshow(resized1[:,:,::-1])
plt.title('imutils_resized1')
plt.subplot(133)
plt.imshow(resized2[:,:,::-1])
plt.title('imutils_resized2')
plt.savefig("imutils_resized.jpg")
plt.show()

轉RGB

在opencv中，讀入的影像通道順序為BGR，當我們使用cv2.imshow時，不會有顯示問題，但當我們要使用matplotlib時，plt.imshow會假定讀入的影像順序為RGB，opencv提供了cv2.COLOR_BGR2RGB函式將影像格式轉為RGB，同樣，imutils提供了opencv2matplotlib函式來解決這一問題，

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(131)
plt.imshow(img)
plt.title('original'),plt.axis('off')
plt.subplot(132)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('cv_rgb'),plt.axis('off')
plt.subplot(133)
plt.imshow(imutils.opencv2matplotlib(img))
plt.title('imutils_rgb'),plt.axis('off')
plt.savefig("imutils_rgb.jpg")
plt.show()

列出影像路徑

在imutils中提供了一個paths子模塊，它可以基于根目錄遞回的查找根目錄下的影像，并回傳影像路徑，資料型別為str，

from imutils import paths

for imagePath in paths.list_images("./"): 
print (imagePath)

./cat.jpg
./dog.jpg
./disney.jpg
./imutils_resized.jpg
./01image\river.jpg
./01image\river1.jpg
./01image\river2.jpg
./02image\zoo.jpg

總結

在本篇文章中，我們學習了方便簡單的imutils包，除了上述功能外，它還有很多使用功能，感興趣的讀者可以去https://github.com/PyImageSearch/imutils自行學習查看，