Opencv是图像处理领域常用的视觉库，为了加强对图像算法的理解，重新回顾一下这些基础的图像算法，使用Python语言编程，加强自己的能力。
参考书籍：Opencv3计算机视觉 Python语言实现
图像处理是通过计算机技术将图像信号转换为数字信号，进而进行处理的过程，其主要的技术包括：
1.去噪
2.增强
3.复原和重建
4.分割
5.特征提取
6.几何变换
7.压缩

读取图像

对图像最基础的处理，就是能够读入一副图像，一副图像可以看作是由NxN个像素点构成，也就是一个矩阵，常用的彩色空间就是RGB，图像拥有三个通道（channel）。
下面是一副400*300的RGB图像

image.png

将图像进行通道分离，如下：

image.png
image.png
image.png
读取图像就是读取图像的像素矩阵

import cv2
img=cv2.imread("car.jpg")
cv2.imshow("result",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()  

除了读取图像，还要知道图像的一些信息
img.size,返回的是图像的大小
img.shape,返回的是图像的高、宽、通道数

读取视频

除了读取图像，opencv还可以读取视频

#读取摄像头
#video=cv2.VideoCapture(0)
video = cv2.VideoCapture('2.avi')
success=True
while success:
    success,frame= video.read()
    cv2.imshow("video result",frame)
    cv2.waitKey(10)
video.release()