openCV 学习日记（1）

OpenCV3 Python图像处理初探：通道、读写与颜色转换

最新推荐文章于 2024-06-11 20:38:04 发布

原创

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#OpenCV #Python

这篇博客是作者学习OpenCV3的笔记，主要介绍了OpenCV3库的简介、计算机视觉中图像的存储方式、图像处理的初步概念，包括通道、灰度图与三色图的转换。详细讲解了如何使用numpy操作图像矩阵，如读写图像、查询和修改像素值。

绪言
- OpenCV3简介
- 计算机视觉图片存储简介
图像处理初步

绪言

咩哈哈哈哈哈，大家好呀，这里是一名已经放弃了ACM的中山大学大二学生。随着对智科的学习，对计算机视觉这一块也是越来越有兴趣了，目前学习的是基于Python的opencv3的计算机视觉学习，这一篇属于一个总览吧。基于的书为《OpenCV3计算机视觉Python语言实现》第二版，但是不得不说，这本书错误真的不少……而且代码好像是没有实测过的，得手动调一下bug。

OpenCV3简介

OpenCV是一个英特尔公司开发的计算机视觉库，其特点在于开源，封装程度高，易操作。

计算机视觉图片存储简介

数字图像，在计算机中是采用矩阵（Matrix）的形式进行存储的，每一张图像的每个像素点都会有一个矩阵进行存储颜色信息（比如采用RGB格式的，就会在每一个像素点放置一个3*1的矩阵）比如，我要创建一张3*3的8位图像，其语句如下：

img=numpy.zeros((3,3),dtype=numpy.uint8)

或者

img=numpy.array([[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]])

但后者一般用于卷积核的创建，卷积的概念将会在后面介绍高斯滤波器时说到。
对其进行print操作，可得：
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]
这是一个8位图像，而我们知道，一张RGB图像应有24位（RGB三色各有8位），因此，我们可以用颜色转换函数cvtColor来进行转换：

img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

该函数的第一个参数是原图像文件，opencv的图像处理函数特点为，多数的图像处理函数都会直接覆盖掉原图像，不需要做备份（否则缓存区很容易爆掉）。第二个参数为设置位，cv2.COLOR_GRAY2BGR即为将灰度图转化为三原色彩色图像。

图像处理初步

通道

通道的定义

现在我们来了解一下通道的概念，我们知道，灰度图中只有一种原色：黑，对应一个颜色通道；而BGR三原色有三种基本色，因此对应三个通道。我们使用numpy创建图像矩阵时，是创立了一个有3*3的矩阵。而转换成BGR后，我们可以print一下新的图像来看看：
[[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]

[[0 0 0]
[0 0 0]