本篇文章为大家展示了怎么实现OpenCV入门，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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OpenCV
OpenCV是一个开源库，最初由Intel开发，它包含了支持计算机视觉和机器学习的便捷方法和函数。
我将全神贯注地学习如何读取图像，如何在Jupyter notebook中显示图像以及如何检查和更改其某些属性。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
让我们从.imread开始加载图片，然后我们可以使用.imshow在新窗口中显示它。
image = cv2.imread('img.jpg')
cv2.imshow('Some title', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
waitkey和.destroyAllWindows方法对于在不崩溃的情况下运行代码至关重要。
第一个命令将告诉Jupyter继续运行该块，直到按下某个键，第二个命令将在最后关闭窗口。
我们还可以尝试使用Matplotlib.imshow显示图像；这样，它将以内联方式显示，而不是在新窗口中显示。
image = cv2.imread('img.jpg')
plt.imshow(image)
看起来很奇怪。颜色都弄乱了。
OpenCV将图像加载为Numpy数组，并且它们具有三个维度：红色，绿色和蓝色。维度通常称为通道，它们保存的值介于0到255之间，代表每个像素的颜色强度。
>>> print(type(image))
>>> print(image.shape)
(776, 960, 3)
也就是说是RGB，对吧？
不是真的。这是BGR，这是同一件事，但顺序不同。
Matplotlib使用RGB，这就是为什么我们的图片看起来很奇怪。这不是问题，因为OpenCV有一些非常方便的方法来转换颜色。
image = cv2.imread('img.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(image)
太酷了，我们必须使用OpenCV阅读和显示图像，并了解如何将GBR颜色转换为RGB以与Matplolib内联显示它们。
其他颜色格式可以使用OpenCV处理，例如HSV，CMYK等。
色彩
由于我们将重复很多次，因此我们创建一个使用Matplotlib进行绘图的方法。我们可以设置图的大小并删除轴以使其更好。
def show(img):
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12,8))
ax.axis('off')
plt.imshow(img, cmap='Greys')请注意，我还将.imshow中的颜色图定义为“灰色”。当我们绘制RGB图像时，该参数将被忽略，但是稍后在绘制数组的各个维度时将很有用。现在，让我们尝试一下我们的方法。
image = cv2.imread('img2.jpeg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
show(image)
现在让我们尝试将其转换为灰度然后再转换为RGB。
image = cv2.imread('img2.jpeg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
show(image)
我们可以使用.split获取颜色的单个数组，然后将图片与.merge组合在一起。这对于修改，检查和过滤数组的单个维度非常实用。
例如，我们可以将数组乘以零以将其删除；
img = cv2.imread('img2.jpeg')
B, G, R = cv2.split(img)
img = cv2.merge([B*0, G, R*0])
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
show(img)
我们可以增加或减少颜色的强度，或者构建具有相同形状的新的Numpy数组来替换它，或者你可以考虑使用任何其他方法。
img = cv2.merge([np.ones_like(B)*255, G, R])
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
show(img)
同样的分割和合并概念也适用于其他格式，如HSV和HSL。
img = cv2.imread('img2.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
H, S, V = cv2.split(img)
img = cv2.merge([np.ones_like(H)*30, S+10, V-20])
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2RGB)
show(img)
HSV：色调、饱和度和明度。
这种格式适用于色调，因此很容易过滤颜色——这意味着，我们可以使用角度范围，而不必计算红色、绿色和蓝色之间的组合范围。
我们可以用Numpy来定义HSV的上下边界。应用函数.inRange过滤这些值，并创建一个掩码。然后，我们可以使用.bitwise_and在饱和状态下应用这个掩码，它会使边界以外的一切都变成零。
换句话说：我们可以过滤一些颜色，然后将其余所有颜色设置为灰度。
# read img and convert to HSV
img = cv2.imread('img2.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# split dimensions
H, S, V = cv2.split(img)
# upper and lower boundaries
lower = np.array([80, 0, 0])
upper = np.array([120, 255, 255])
# build mask
mask = cv2.inRange(img, lower, upper)
# apply mask to saturation
S = cv2.bitwise_and(S, S, mask=mask)
# assemble image
img = cv2.merge([H, S, V])
# convert to RGB and display
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_HSV2RGB)
show(img)
分割图像也可以让我们更容易地检查它的构图。
我们可以从RGB绘制颜色，从HSV绘制饱和度，或任何其他我们想要的通道。
img = cv2.imread('img2.jpeg')
B, G, R = cv2.split(img)
show(B)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
H, S, V = cv2.split(img)
show(S)
使用“灰色”色图时，值从白色（低）到黑色（高）。
通过查看第一张地图，我们可以看出，地面上的蓝色强度高于建筑物中的蓝色强度，并且通过饱和度图可以看出，滑板周围的值高于图像中其他部分的值。
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网站题目：怎么实现OpenCV入门
文章路径：
http://cdxtjz.com/article/jispce.html
