Python图像处理(一)

序

该节介绍什么是图像处理以及图像处理的应用，图像处理流程，在python中安装不同的图像处理库，使用python进行图像输入/输出和显示，处理不同的文件格式和图像类型并执行基本的图像操作。

至于我为什么学习图像处理

之前看到社区有大佬发布用python实现定位图片拍摄地的文章，我顿时有了兴趣，慢慢的开始接触图像处理，边学习边更新，有不足的地方还请大神们指出。图像处理是将数学与实践结合的非常好的例子，大学以前的数学我自我感觉除了日常买菜没用到多少，但是图像处理有不少内容与数学相关。大家不要因为不想学数学就抵触这一领域，慢慢学习你也能成为同伴眼中的大牛！

什么是图像？

从概念上讲，形式最简单的图像(单通道，例如二值或单色，灰度或黑白图像)是一个二维函数f(x,y),即将坐标点映射为与点的强度/颜色相关的整数/实数。点称为像素或图像基本单位图像基本单位(图像元素）。一幅图像可以有多个通道，例如，对于彩色RGB图像，可以使用颜色表示三通道——红、绿、蓝。彩色RGB图像的像素点(x,y)可以表示为三元组(r_x,y,g_x,y,b_x,y)

为了描述图像，对于图像f(x,y),我们必须在空间和振幅两方面对其进行数字化。

空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，振幅数字化称为灰度量化。

在计算机中，通常将像素通道所对应的值表示为整数(0 ~ 255)或浮点数(0 ~ 1)。可以将图像存储为不同类型(格式)的文件。每个文件通常包括元数据和多维数组的数据(例如，二值或灰度图像的二维数组，RGB和YUV彩色图像的三维数组)。对于灰度图像，用"宽度 * 高度"(二维数组)的模式足以存储；而对于RGB图像，则需要用"宽度 * 高度 * 3"(三维数组)的模式存储。