浅谈Python中的opencv

经典机器学习，深度学习，当下这些热门的词汇不知不觉在我们学习（diaosi）氛围浓重的大学蔓延开来，作为与计算机专业毫不相干的，指挥摁下开机键，点开穿越火线娴熟地操作wasd的我而言，当周围人讨论opencv，tensorflow，sklearn这些玄幻词汇时，听得我是一头雾水。今天，重拾一年前敲击hello world的自信，开启了Python的opencv生涯。

壹 为什么选择python？

作为时下最时尚的python语言，简洁的代码，借助于向军火库一般的各种开源工具包，你可以完成你想做的任何事。数值计算这些numpy，scipy，数据分析工具pandas，可视化matplotlib，可以使得非计算机工科生甚至文科生轻松上手，爬取处理数据。作为胶水语言的python在opencv上的应用不仅简单方便编写代码，其运行速度有时甚至优于c++等，让你更加专注于目标而不是语法结构。最重要的是，如果你已经下载过了anaconda python，安装opencv只需要一行代码就可完成！

贰 掌握anaconda和安装opencv

anaconda是用于科学计算的免费的python版本。可以在官网上下载anaconda，https://www.anaconda.com/，选择windows还是linux或是苹果的mac os。看清楚32位还是64位便可以下载。不过，下载数小时，经常下载不成功是常事。这时候，强烈建议逛一逛清华或者中科大的镜像站，下载变成分分钟的事。

opencv的安装：在网页上下载好对应版本的.whl文件后，打开你电脑的命令行，pip install一下就ok了。

叁 常见图片的格式

作为图像处理，那就需要知道常见的图片格式有哪些。

比较老的有bmp格式，bmp格式无损及没有压缩像素，但麻烦的是图片的体积偏大。

接着是jpg格式或者是jpeg格式，这是有损压缩的模式，将像素信息用jpeg保存成文件再读取出来。这个是我比较常处理的，用最少的磁盘空间得到最好的图片质量。

还有是png格式，是一种无损压缩模式，用的是行程编码算法，相比jpeg，更加适合存储几何特征比较强的图片。

我们在空间搞笑图片中常看见的GIF格式图片，是多帧图像的集合。我们处理读取时也要一帧一帧读。通过调节参数也可以控制显示快慢。

我们常说的黑白图像，在计算机中有两种。一种是位图模式，是真真切切的非黑即白，这种图像只有一位深度：0就是纯黑，1就是纯白。

还有一种图像叫灰度图像，在生活中我们常把灰度图像作为黑白图像。事实上，灰度图像有8位深度，（0，0，0，0，0，0，0，0）是纯黑，（1，1，1，1，1，1，1，1）是纯白，其余介于1至255之间的就是不同深度的灰度图像。

彩色图像就是RGB图像，顾名思义，RED，GREEN，BLUE，这三种色彩叠加组合可以构成我们人眼看到的任何颜色，在计算机处理彩色图像时，也是通过红绿蓝三个通道来进行，每个通道又各有八个深度，由此，我们知道，理论上计算机可以构成256的三次方种颜色！

肆 色彩空间转换

hsv颜色模型更接近人感觉颜色的方式，H是色相，S是饱和度，V是亮度。

lab色彩空间：L：整张图的亮度，a和b表示颜色多少，用于编码颜色。

opencv提供了上百种颜色空间转换方法，opencv做转化时，用到了cvtColor函数。

该函数用两个参数足以，第一个是图像名称，第二个是转换方式。

例如，我已经读入一个函数，

img = cv2.imread（path，way），

其中path是路径，way是读入方式，灰度图，彩色图还是加载alpha通道。

接着， gray=cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY） 这就完成了彩色图像与灰度图像之间的转化。

其中，cv2.COLOR_BGR2GRAY这个方式，如果转化后还想要csv，就cv2.COLOR_BGR2CSV，如果想变更通道顺序，那么cv2.COLOR_BGR2RGB就可以了，很好玩。

图像缩放用cv2.resize函数，例如变成400*400像素记得写成cv2.resize（img，（400，400））。同样如果想x方向缩小直接fx=0.5即可。

此外，图像反转，图像保存，阈值化处理等也被opencv包装成了函数，用起来也十分方便。
编辑：lyn