OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础(2)

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OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景。

Python安装OpenCV

对于 Linux 和 Windows 操作系统，首需要在 shell 或 cmd 中运行以下命令安装 NumPy：

pip install numpy

然后再安装 OpenCV，可以选择两种不同版本：

pip install opencv-python

pip install opencv-contrib-python

OpenCV主要模块

OpenCV 可以被划分为不同模块，其主要模块如下：

下表整理介绍了各主要模块的作用：

| 模块 | 介绍 |

| — | — |

| core | 核心模块，是定义基本数据结构的模块，也包括库中所有其他模块使用的基本函数 |

| imgproc | 图像处理模块，包括图像滤波、几何图像变换、颜色空间变换和直方图 |

| imgcodecs | 图像文件读写 |

| highgui | 高级GUI，提供UI功能的接口，可以执行以下操作：创建和操作可以显示的窗口、将滑动条添加到窗口、键盘命令和处理鼠标事件等 |

| videoio | 视频I/O，视频捕获和视频编解码器的接口 |

| video | 视频分析模块，包括背景减法、运动估计和目标跟踪算法 |

| calib3d | 摄像机标定和三维重建，包括基本的多视点几何算法、立体匹配算法、目标姿态估计、单摄像机和立体摄像机标定以及三维重建 |

| features2d | 二维特征框架，该模块包括特征检测器、描述符和描述符匹配器 |

| objdetect | 目标检测，检测预定义类的对象和实例(例如，人脸、眼睛、人和汽车) |

| dnn | 深度神经网络(Deep neural network, DNN)模块，本模块包含以下内容：用于创建新层的API、一组预定义的常用层、从层构造和修改神经网络的API、从不同深度学习框架加载序列化网络模型的功能等 |

| ml | 机器学习库(Machine Learning Library, MLL)是一组可用于分类、回归和聚类目的的类和方法 |

| flann | 快速近似近邻库(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors, FLANN)是一组非常适合快速近邻搜索的算法，用于多维空间中的聚类和搜索 |

| photo | 计算摄影，提供一些计算摄影的函数 |

| stitching | 图像拼接，实现了一个自动拼接全景图像的拼接流水线 |

| shape | 形状距离和匹配模块，可用于形状匹配、检索或比较 |

| superres | 超分辨率，包含一组可用于提高分辨率的类和方法 |

| videostab | 视频稳定，包含一组用于视频稳定的类和方法 |

| viz | 三维可视化工具，用于显示与场景交互的小部件 |

OpenCV应用场景

OpenCV 可以应用但不仅限于以下场景：二维和三维特征提取、街景图像拼接、人脸识别系统、手势识别、人机交互、动作识别、物体识别、自动检查和监视、分割与识别、医学图像分析、运动跟踪、增强现实、视频/图像搜索与检索、机器人与无人驾驶汽车导航与控制、驾驶员疲劳驾驶检测等。

OpenCV图像处理基础

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图像基础

接下来，首先从理论上介绍图像的相关概念。

图像处理中的主要问题

我们看可以把图像看作是三维世界的二维视图，那么数字图像作为2D图像，可以使用称为像素的有限数字集进行表示(像素的概念将在像素、颜色、通道、图像和颜色空间部分中详细解释)。我们可以，将计算机视觉的目标定义为将这些2D数据转换为以下内容：

1. 新的数据表示(例如，新图像)

2. 决策目标(例如，执行具体决策任务)

3. 目标结果(例如，图像的分类)

4. 信息提取(例如，目标检测)

在进行图像处理时，经常会遇到以下问题：

1. 图像的模糊性，由于受到透视的影响，从而会导致图像视觉外观的变化。例如，从不同的角度看同一个物体会产生不同的图像；

2. 图像通常会受许多自然因素的影响，如光照、天气、反射和运动；

3. 图像中的一部分对象也可能会被其他对象遮挡，使得被遮挡的对象难以检测或分类。随着遮挡程度的增加，图像处理的任务(例如，图像分类)可能非常具有挑战性。

为了更好的解释上述问题，我们假设需要开发一个人脸检测系统。该系统应足够鲁棒，以应对光照或天气条件的变化；此外，该系统应该