图像处理入门

图像都是由像素（pixel）构成的，每个像素对应一个颜色值，如下图

这些小方格每一个都有自己明确的位置和被分配的色彩值，而这些小方格的颜色和位置就决定了这个图像所呈现出来的样子。

像素是图像中最小的单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。

图像通常包括有 二值图像 、 灰度图像 和 彩色图像

二值图像

二值图像就是在图像中，任何一个点非黑即白，像素要么为 255 （白色） 要么为 0 （黑色） 。转换的时候一般将像素 >=127 的设置为白色，其余的设置为黑色。

灰度图像

灰度图像是除了黑白之外，还添加了第三种颜色：灰色，灰色把灰度划分为 256 个不同的亮度，例如纯白色，它的亮度级别是255。

图像转化为灰度图像有以下几种算法：

浮点算法：Gray = R 0.3 + G 0.59 + B * 0.11

整数方法：Gray = ( R 30 + G 59 + B * 11 ) / 100

移位方法：Gray = ( R 76 + G 151 + B * 28 ) >> 8

平均值法：Gray = ( R + G + B ) / 3

仅取绿色：Gray = G

加权平均值算法：R = G = B = R 0.299 + G 0.587 + B * 0.144

彩色图像

彩色图像是RGB图像，RGB表示红、绿、蓝三原色，计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的，即三色通道。

opencv入门

1.读入图像

读取图像是通过函数 cv.imread() 实现。

语法：

img = cv.imread(文件名,[,参数])

第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像，任何图像的透明度都会被忽视，如果不传参数，这个值是默认值。

cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像。

cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道

注意：这三个标志可以简化为 1 、 0 、 -1 。

2.显示图像

显示图像是通过函数 cv.imshow() 函数实现。

语法：

cv.imshow(窗口名, 图像名)

3.窗口等待

显示图像是通过函数 cv.waitKey(delay) 函数实现。

语法：

cv.waitKey(delay)

cv.waitKey() 是一个键盘绑定函数。其参数是以毫秒为单位的时间。该函数等待任何键盘事件指定的毫秒。如果您在这段时间内按下任何键，程序将继续运行。如果 0 被传递，它将无限期地等待一次敲击键。

4.删除窗口

调用函数如下：

cv.destroyAllWindows() 删除所有窗口

cv.destroyWindows() 删除指定的窗口

5.写入图像

调用函数如下：

cv.imwrite(文件地址, 文件名)

代码实例

我们读取一张图片，将这张图片显示出来后，再将这张图片保存起来。

import cv2 as cv
# 读取图片
img = cv.imread("maliao.jpg", 1)
# 显示图片
cv.imshow("demo", img)
# 等待输入
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
# 图片写入
cv.imwrite("demo.jpg", img)