引言
又開一個新的系列分享，對圖像處理感興趣的同學可以關注這個系列。
更新頻率盡量保持一周兩到三次推送。
新系列第一件事兒當然是資源推薦，下面是一些有關 OpenCV 的資源鏈接：
資源鏈接：
- 官方網站：https://opencv.org/
- GitHub：https://github.com/opencv/opencv
- 官方文檔：https://docs.opencv.org/
- 中文文檔（非官方）：http://www.woshicver.com/
- 官方 Demo ：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/python
圖書推薦
圖書的話我就推薦一本吧，如果要看書學習絕對不能錯過的「Learning OpenCV 3」，當然，是英文原版的，中文版的話翻譯有點慘不忍睹，對英文閱讀壓力大的同學可以中英文對照着看：
安裝
OpenCV 在 Python 中有兩個類庫，一個是 opencv-python ，另一個是 opencv-contrib-python 。
opencv-python 是只包含了主要模塊的包，而 opencv-contrib-python 包含了主要模塊以及一些擴展模塊，帶一些收費或者專利的算法，還有一些比較新的算法的高級版本。
安裝的時候選擇自己喜歡的版本裝就好了，命令如下：
# opencv-python 安裝命令
pip install opencv-python
# opencv-contrib-python
pip install opencv-contrib-python
安裝完成后可以通過以下代碼查看安裝的版本信息：
import cv2 as cv
# 查看版本信息
print(cv.getVersionString())
# 輸出結果
4.2.0
我這里的環境為：
- Python：3.7.4
- opencv-python：4.2.0
圖像的基礎知識
圖像都是由像素（ pixel ）構成的，就像下面的這種小方格：
這些小方格每一個都有自己明確的位置和被分配的色彩值，而這些小方格的顏色和位置就決定了這個圖像所呈現出來的樣子。
像素是圖像中最小的單位，每一個點陣圖像包含了一定量的像素，這些像素決定圖像在屏幕上所呈現的大小。
圖像通常包括有 二值圖像 、 灰度圖像 和 彩色圖像 。
二值圖像
二值圖像就是在圖像中，任何一個點非黑即白，像素要么為 255 （白色） 要么為 0 （黑色） 。轉換的時候一般將像素 >=127 的設置為白色，其余的設置為黑色。
灰度圖像
灰度圖像是除了黑白之外，還添加了第三種顏色：灰色，灰色把灰度划分為 256 個不同的亮度，例如純白色，它的亮度級別是255。
圖像轉化為灰度圖像有以下幾種算法：
- 浮點算法：Gray = R * 0.3 + G * 0.59 + B * 0.11
- 整數方法：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
- 僅取綠色：Gray = G
- 加權平均值算法：R = G = B = R * 0.299 + G * 0.587 + B * 0.144
彩色圖像
彩色圖像是RGB圖像，RGB表示紅、綠、藍三原色，計算機里所有顏色都是三原色不同比例組成的，即三色通道。
常用圖像示例代碼
上面這三種圖像的示例代碼如下：
import cv2 as cv
# 讀取圖像
img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_COLOR)
cv.imshow("read_img", img)
# 灰度圖像
img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_RGB2GRAY)
cv.imshow("gray_img",img_gray)
# 二值圖像
ret, binary = cv.threshold(img_gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY)
cv.imshow("binary_img", binary)
cv.waitKey()
OpenCV 入門
1. 讀入圖像
讀取圖像是通過函數 cv.imread() 實現。
語法：
img = cv.imread(文件名,[,參數])
第二個參數是一個標志，它指定了讀取圖像的方式。
- cv.IMREAD_COLOR： 加載彩色圖像，任何圖像的透明度都會被忽視，如果不傳參數，這個值是默認值。
- cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加載圖像。
- cv.IMREAD_UNCHANGED：加載圖像，包括alpha通道
注意：這三個標志可以簡化為 1 、 0 、 -1 。
2. 顯示圖像
顯示圖像是通過函數 cv.imshow() 函數實現。
語法：
cv.imshow(窗口名, 圖像名)
3. 窗口等待
顯示圖像是通過函數 cv.waitKey(delay) 函數實現。
語法：
cv.waitKey(delay)
cv.waitKey() 是一個鍵盤綁定函數。其參數是以毫秒為單位的時間。該函數等待任何鍵盤事件指定的毫秒。如果您在這段時間內按下任何鍵，程序將繼續運行。如果 0 被傳遞，它將無限期地等待一次敲擊鍵。
4. 刪除窗口
調用函數如下：
cv.destroyAllWindows() 刪除所有窗口
cv.destroyWindows() 刪除指定的窗口
5. 寫入圖像
調用函數如下：
cv.imwrite(文件地址, 文件名)
代碼示例
我們讀取一張圖片，將這張圖片顯示出來后，再將這張圖片保存起來。
import cv2 as cv
# 讀取圖片
img = cv.imread("maliao.jpg", 1)
# 顯示圖片
cv.imshow("demo", img)
# 等待輸入
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
# 圖片寫入
cv.imwrite("demo.jpg", img)
這里需要注意的是 cv.waitKey(0) 必須要加，如果不等待輸入，整個窗體將會一閃而過。
示例代碼
如果有需要獲取源碼的同學可以在公眾號回復「OpenCV」進行獲取。