OpenCV简介
OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉和机器学习软件库，它在图像处理和视频分析领域得到了广泛应用。OpenCV最初由英特尔公司于1999年发起并支持，后来由Willow Garage和Itseez（现在是Intel的一部分）维护。它是为了推动机器视觉领域的实时应用而开发的。OpenCV提供了丰富的算法，包括但不限于图像处理、物体和特征检测、物体识别、3D重建等。这些算法经过优化，可以在多种硬件平台上高效运行。OpenCV被广泛应用于面部识别、物体识别、运动跟踪、机器人视觉以及许多其他的计算机视觉应用中。
OpenCV的优势：
- OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++ API和Python语言的最佳特性。
- 可以在不同的系统平台上使用。
OpenCV-Python是一个Python绑定库，解决计算机视觉问题。
OpenCV-Python继承了OpenCV的多平台、轻量级和高效的特点，为Python开发者提供了丰富的计算机视觉功能。以下是OpenCV-Python的一些详细介绍：
- 接口封装：OpenCV-Python是OpenCV库C++实现的Python包装器。这意味着OpenCV-Python是对C++版本的OpenCV进行了Python风格的封装，使得Python开发者能够轻松地调用OpenCV的功能。
- 快速原型设计：OpenCV-Python非常适合用于计算机视觉问题的快速原型设计。它的设计使得开发者可以迅速实现想法并测试算法。
- 模块组成：OpenCV-Python包含了多个模块，每个模块都有其特定的应用场景。了解这些模块的功能和用途对于有效使用OpenCV-Python至关重要。
- 学习资源：为了掌握OpenCV-Python，官方提供了丰富的学习资源，包括官方网站、手册和入门教程。这些资料是学习和解决问题的重要参考。
- 安装与测试：在开始使用OpenCV-Python之前，需要确保已经正确安装了相关库，并且通过查询版本信息来验证安装是否成功。
图像的基础操作
读取图像
cv.imread()
参数：
- 要读取的图像
- 读取方式的标志
- cv.IMREAD*COLOR：以彩色模式加载图像，任何图像的透明度都将被忽略。这是默认参数。
- cv.IMREAD*GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
- cv.IMREAD_UNCHANGED：包括alpha通道的加载图像模式。
import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('QQ.jpg',0)
显示图像
cv.imshow()
- 显示图像的窗口名称，以字符串类型表示
- 要加载的图像
保存图像
cv.imwrite()
- 文件名，保存在哪里
- 保存的图像
cv.imwrite('messigray.png',img)
读取一张图片，将其转换为灰度图像，并显示出来：
import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt img = cv.imread('messi5.jpg',0) cv.imshow('image',img) plt.imshow(img[:,:,::-1]) plt.title('匹配结果'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() k = cv.waitKey(0) cv.imwrite('messigray.png',img)
OpenCV基础（二）+https://developer.aliyun.com/article/1544259?spm=a2c6h.13148508.setting.21.1fa24f0eHs4uWw
