图像处理基础

现如今我们每时每刻都在与图像打交道，而图像处理也是我们绕不开的问题，本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。

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图像处理基础

在进行图像处理之前，我们必须要先回答这样一个问题：什么是图像？

答案是像素点的集合。

如上图所示，假设红色圈的部分是一幅图像，其中每一个独立的小方格就是一个像素点（简称像素），像素是最基本的信息单元，而这幅图像的大小就是 11 x 11 px 。

1、二值图像：

图像中的每个像素点只有黑白两种状态，因此每个像素点的信息可以用 0 和 1 来表示。

2、灰度图像：

图像中的每个像素点在黑色和白色之间还有许多级的颜色深度（表现为灰色），通常我们使用 8 个 bit 来表示灰度级别，因此总共有 2 ^ 8 = 256 级灰度，所以可以使用 0 到 255 范围内的数字来对应表示灰度级别。

3、RGB图像：

红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）作为三原色可以调和成任意的颜色，对于 RGB 图像，每个像素点包含 RGB 共三个通道的基本信息，类似的，如果每个通道用 8 bit 表示即 256 级灰度，那么一个像素点可以表示为：

([0 ... 255], [0 ... 255], [0 ... 255])

图像矩阵：

每个图像都可以很自然的用矩阵来表示，每个像素对应矩阵中的每个元素。

例如：

1、4 x 4 二值图像：

2、4 x 4 灰度图像：

3、4 x 4 RGB 图像：

在编程语言中使用哪种数据类型来表示矩阵？答案是多维数组。例如上述 4 x 4 RGB 图像可转换为：

图像处理的本质实际上就是在处理像素矩阵即像素多维数组运算。

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基本处理实现

对于图像的基本处理，本文示例使用的是 opencv-python 和 numpy 库。

示例：

1. 裁剪：切割矩阵即可。
   
2. 画布：先构建指定大小的画布背景，再填充图像即可。
   
3. 水印：矩阵合并运算，使用 cv : addWeighted 方法。
   
4. 平移：构建平移变换矩阵，使用 cv : warpAffine 方法。
   
5. 旋转：构建旋转变换矩阵，使用 cv : warpAffine 方法。
   
6. 缩放：使用 cv : resize 方法。
   

OpenCV 提供的 resize 缩放算法包括：

根据官方的文档，缩小图像时建议使用 INTER_AREA 算法，放大图像时建议使用 INTER_CUBIC（较慢）算法或者 INTER_LINEAR（更快效果也不错）算法。

本文介绍了图像处理的基础，以及通过 OpenCV 实现了几种常见的图像处理功能。