机器视觉与OpenCV--01篇
计算机眼中的图像
像素
像素是图像的基本单位，每个像素存储着图像的颜色、亮度或者其他特征，一张图片就是由若干个像素组成的。
RGB
在计算机中，RGB三种颜色被称为RGB三通道，且每个通道的取值都是0到255之间。
计算机中图像的存储
我们要先弄清楚图像如何在计算机中存储，才能去很好的操作它们。在计算机中，图像的存储都是以【数组】的形式存在的。
一个RGB图像，其实就是一个三维数组，第一维度存【高度】，第二维度存【宽度】，第三维度存【颜色通道】。
注意一点：OpenCV中颜色存储不是RGB，而是BGR。
下面通过示例来解析三原色
对下面的 image 图像进行单元色分离，得出image_red、image_green和image_blue。
方法一：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#创建三维全 0 数组
img = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)for i in range(0,700,100):for j in range(0,700,100):img[i,:,:] = (255,255,255)img[:,j,:] = (255,255,255 )if i!=0 and j!=0 and i!=600 and j!=600 and (i==j or i+j==600):img[i:i+100,j:j+100,:] = (255,0,0)#创建三通道图
img_red = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)
img_green = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)
img_blue = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)#分离原图三原色
R = img[:,:,0]
G = img[:,:,1]
B = img[:,:,2]#三原色赋值三通道
img_blue[:,:,0] = B
img_green[:,:,1] = G
img_red[:,:,2] = Rplt.subplot(232)
plt.imshow(img)
plt.subplot(234)
plt.imshow(img_red)
plt.subplot(235)
plt.imshow(img_green)
plt.subplot(236)
plt.imshow(img_blue)plt.show()方法二：
import cv2
import numpy as np# cv2.imshow() #显示由cv2.imread()读取的图像
# cv2.rectangle() #绘制矩形
# cv2.waitKey() #用于用户等待时间，设置为0，表示无限等待
# cv2.split() #用于分隔图像img = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)for i in range(0,700,100):for j in range(0,700,100):top_left = (j,i)bottom_right = (j+100-1,i+100-1)if i!=0 and j!=0 and i!=600 and j!=600 and (i==j or i+j==600):cv2.rectangle(img,top_left,bottom_right,(0,0,255),-1)else:cv2.rectangle(img,top_left,bottom_right,(255,255,255),2)#创建三通道图
img_red = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)
img_green = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)
img_blue = np.zeros((700,700,3),dtype=np.uint8)#分离原图三原色
B,G,R= cv2.split(img)#三原色赋值三通道
img_blue[:,:,0] = B
img_green[:,:,1] = G
img_red[:,:,2] = Rcv2.imshow('image',img)
cv2.imshow('image_blue',img_blue)
cv2.imshow('image_green',img_green)
cv2.imshow('image_red',img_red)
cv2.waitKey(0)OpenCV介绍
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了众多关于图像处理和计算机视觉的通用算法，这些算法可以用于解决各种实际问题，比如人脸识别、物体检测、图像分割、视频分析等。OpenCV 提供了 C++、Python、Java 和 MATLAB 等多种语言的接口，其中 Python 接口由于其简洁性和易用性而特别受欢迎。
以下是 OpenCV Python 的一些关键特性和用途：
关键特性
- 丰富的功能：OpenCV 提供了大量的图像处理函数，包括滤波、边缘检测、形态学操作、图像变换、特征检测与匹配、相机标定与三维重建等。
- 高性能：OpenCV 是用 C++ 编写的，并进行了高度优化，因此在处理大规模图像数据时具有很高的性能。Python 接口通过调用底层的 C++ 实现来保持高效性。
- 跨平台：OpenCV 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、Linux、macOS 和 Android 等。
- 易于使用：OpenCV 的 Python 接口设计直观，易于学习和使用。同时，OpenCV 还提供了详细的文档和丰富的教程资源。
- 社区支持：OpenCV 拥有一个活跃的社区，用户可以在论坛、GitHub 和 Stack Overflow 等平台上寻求帮助和分享经验。
用途
- 图像处理：OpenCV 可以用于图像的滤波、去噪、增强、变换等操作，以改善图像的质量或提取有用的信息。
- 物体检测与识别：利用 OpenCV 提供的特征检测器（如 SIFT、SURF、ORB 等）和机器学习算法（如 SVM、随机森林等），可以实现物体的检测和识别。
- 视频分析：OpenCV 支持视频捕捉、处理和分析，可以用于视频跟踪、运动检测、背景减除等任务。
- 人脸识别：OpenCV 提供了多种人脸识别算法，如 Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）等，可以用于人脸检测、识别和验证。
- 三维重建：通过相机标定和立体视觉技术，OpenCV 可以实现三维场景的重建和测量。
- 增强现实（AR）：OpenCV 可以与计算机图形学库结合使用，实现增强现实应用，如在真实场景中叠加虚拟对象。