计算机视觉 OpenCV (1)

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人脸识别技术已经相当成熟，大家不会因此而感到惊奇。OpenCV 在图像处理相关的各个领域都良好的表现。

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OpenCV 是一项图片处理的库，始于 Intel 随后得到 Willow Garage 支持，现在由 Itseez 来维护

• 跨平台
• 支持 C、C++ 和 python 等语言
• 开源项目
• 易于安装
  等特点。

在 OpenCV 我们更多的操作矩阵(Matrix)来实现对图片的修改。其实我们看到图片都是一个像素按行和列组成的二维矩阵，每个像素又都包含 R、G 和 B 等通道来保存图片信息。

提到矩阵我们就不得不提及一下 Numpy 这个好用的 python 操作数组的库。所有 OpenCV 的数组结构的数据都可以转换为 Numpy 中提供数组结构。

读取图片

官方提供下载资源

cv2.imread('lena.jpg',0)

第一个参数传递我们要读取的图片，第二参数控制加载图片的模式

• cv2.IMREAD_COLOR (1） 表示加载图片保留颜色
• cv2.IMREAD_GRAYSCALE (0) 表示加载图片仅保留灰度
• cv2.IMREAD_UNCHANGED (-1) 加载图片保留透明等通道

img = cv2.imread('lena.jpg',0)
print(img)

[[163 162 161 ... 170 154 130]
 [162 162 162 ... 173 155 126]
 [162 162 163 ... 170 155 128]
 ...
 [ 43  42  51 ... 103 101  99]
 [ 41  42  55 ... 103 105 106]
 [ 42  44  57 ... 102 106 109]]

当 imread 方法没有找到图片文件，会返回 None 来代替数组

cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(5000)
cv2.destroyWindows()

刚刚只是以数组形式输出了图片，我们还可以使用 imshow 方法来在屏幕上将图片显示出来，不过仅用 imshow 图片会一闪而过，可以使用 waitKey 来添加让在用户点击按键前一直显示图片，方法参数 5000 表示如果用户不做操作在 5 秒后也会关闭图片窗口。

写入图片

cv2.imwrite('lena_copy.png',img)

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