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前言把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。计算机图形和视频广泛应用了颜色阈值这门技术，比如蓝幕。使用蓝幕时，我们需要识别并替换大片蓝色区域，构建虚拟的背景图就是通过蓝幕进行（比如我们要将下图的蓝色背景换成跑车本该在的跑道上）。能够理解颜色阈值的基本原理并将代码用于实际的案例是本文的目标，下面将详细介绍如何利用Python实现颜色阈值的选取与蓝幕替换，本节的原理和代码结合的十分紧密，所以就不像以往那样拆成原理+代

前言把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后，我们还需要学会如何利用这些信息，例如如何用图像信息来分离特定区域。计算机图形和视频广泛应用了颜色阈值这门技术，比如蓝幕。使用蓝幕时，我们需要识别并替换大片蓝色区域，构建虚拟的背景图就是通过蓝幕进行（比如我们要将下图的蓝色背景换成跑车本该在的跑道上）。能够理解颜色阈值的基本原理并将代码用于实际的案例是本文的目标，下面将详细介绍如何利用Python实现颜色阈值的选取与蓝幕替换，本节的原理和代码结合的十分紧密，所以就不像以往那样拆成原理+

01 引言一切看似复杂的计算机视觉项目，其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理，主要分为两个部分：详细原理介绍Python 代码实战本文数据代码可以在后台回复「灰度图像」获取02 原理介绍计算机实际上是怎么”看“图像数据的呢？图像只是三维现实场景的二维表示，比如现实中的一辆汽车是三维物体，但如果你给汽车拍张照片，我们就得到了它的二维图像。这张图像包含的信息有

这个专栏结束时，我们将掌握计算机视觉（Computer Vision，下简称 CV）中最基础又最经典项目之一 —— “人脸识别” 背后的原理，并用代码实现完整的流程，最终为以后更深入的学习人工智能下其他领域的知识打下基础。如上图所示，算法程序能：以绘制边框的形式来定位我们的面部位置跟踪面部特征在一段时间内的动作（脸部五官和一些细节比如眉毛等）检测该人脸的性别，配饰情况（眼镜与否）以及情绪所属状态的概率，比如该表情表示该人有80%的概率处在微笑开心的状态文章风格跟以往的 “原理+代码” 系列.