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作者 |Lazar Gugleta
编译 |Flin
起源 |towardsdatascience
计算机视觉和计算机图形学当初十分风行，因为它们与人工智能有着宽泛的分割，它们的次要共同点是应用同一个 OpenCV 库，以便像人类一样对数字图像或视频（CV）或生成图像（CG）有高层次了解。
这就是为什么明天咱们要看一看在计算机科学畛域里，对于同样的库，有哪些函数是你最能从中受害的!
在探讨 OpenCV 的弱小性能之前，让咱们先看看计算机视觉、计算机图形学和 OpenCV 的定义，以便更好地了解咱们在这里所做的工作。
计算机视觉
计算机视觉是一个跨学科的畛域，波及如何使计算机取得对数字图像或视频的高层次了解。从工程的角度来看，它试图使人类视觉零碎可能实现的工作自动化，也就是说，它心愿像人类一样“看懂”世界。
计算机图形学
计算机图形学是计算机科学中的一个分支，它钻研如何借助计算机生成图像。现在，计算机图形学是数字摄影、电影、视频游戏、手机和计算机显示等许多业余应用领域的核心技术。
OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 的建设是为了为计算机视觉利用提供一个通用的基础设施，并减速机器感知在商业产品中的利用。
该图书馆提供解决和剖析图像内容的工具，包含辨认数字照片中的对象（如人的脸和图形、文本等）、跟踪对象的静止、转换图像、利用机器学习办法以及辨认各种图像中的公共元素。
一旦咱们解决了这个问题，咱们能够从我集体抉择的十大函数开始。（应用 Python 编写函数）
imread/imshow
这个函数必须放在首位，因为要用一张图片开始你的我的项目，此函数是必不可少的。从函数名能够猜到，它加载了 BGR（Blue-Green-Red）格局的图像。
import cv2
import matplotlib.pyplot as plot
image = cv2.imread('data.png') #load image
plot.imshow(image) #show image
cvtColor
加载图像后，还能够应用 cvtColor 中的不同标记将其转换为不同的配色计划。
cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)上面是 cvtColor 的一些其余标记：COLOR_BGR2GRAY、COLOR_BGR2HSV 和 COLOR_BGR2YUV 等。
这是双向的，例如，COLOR_YUV2BGR 也是可能的。
resize
有时你只须要一个不同于原来大小的图像，所以 resize 就是你须要的函数。
cv2.resize(image, dimension, interpolation = cv2.INTER_AREA)它获取原始图像，并按尺寸创立一个新图像。尺寸定义为：
dimension = (width, height)插值是一种重采样图片的办法，在我的例子中，它应用基于 INTER_AREA 的区域间重采样，还有更多相似的办法
- INTER_NEAREST: 最近邻插值
- INTER_LINEAR: 双线性插值
- INTER_CUBIC: 4×4 像素邻域上的双三次插值
-
INTER_LANCZOS4: 8×8 邻域上的 Lanczos 插值
- https://scc.ustc.edu.cn/zlsc/…
split/merge
每张图片有 3 个通道，如果咱们想把它们宰割成不同的图片，咱们能够应用宰割函数来实现。
(channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(img)如果图像是 BGR 格局，它会将每个通道分成你定义的三个变量。
如果你曾经宰割通道, 但心愿将它们合并到一起，你能够应用 merge。
cv2.merge(channel_b, channel_g, channel_r)
vconcat / hconcat
应用 vconcat()，hconcat() 垂直和程度连贯（合并）图像。
v 示意垂直，h 示意程度。
cv2.vconcat([image1, image2])
cv2.hconcat([image1, image2])
ones/zeros
如果要在三维图像（矩阵）中都填充 1 或 0（因为矩阵要求彩色图像具备 3 个维度）。
size = 200, 200, 3
m = np.zeros(size, dtype=np.uint8)
n = np.ones(size, dtype=np.uint8)作为一个附加函数，我想在这里增加一个货色，那就是转置函数。
transpose
如果咱们有一个要转置的已定义矩阵 mat，咱们所要做的就是间接对 mat 应用这个函数：
import numpy as np
mat = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mat_transpose = mat.transpose()
print(mat_tranpose)失去输入：
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
#original input
[[1, 2, 3]
[4, 5, 6]]下一个步骤
这次要是为初学者筹备的，然而下节课咱们将介绍 OpenCV 更高级的个性。
原文链接：https://towardsdatascience.co…
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