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OpenCV基础：从概念认识图像、从代码踏进OpenCV

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OpenCV图像处理：基础概念

计算机视觉是人工智能的基石，而图像处理是计算机视觉的重要组成部分。OpenCV作为图像处理的利器，为我们提供了丰富的工具和算法来处理图像。在使用OpenCV之前，我们先来了解一下图像处理的基础概念。

数字图像

数字图像，又称数位图像或位图，是计算机中以数值矩阵形式存在和处理的二维图像。数字图像由像素组成，每个像素都包含一个或多个数值，这些数值代表了图像中该像素的颜色或其他信息。

像素

像素是数字图像的基本组成单位，它是一个具有颜色或其他信息的点。像素的值决定了图像中该点的位置和颜色。像素的排列方式决定了图像的形状和结构。

图像尺寸

图像尺寸指的是图像中像素的数量，通常用宽度和高度来表示。图像尺寸越大，图像中包含的信息就越多。

图像分辨率

图像分辨率是指图像中每个单位长度内包含的像素数量，通常用像素/英寸（ppi）或像素/厘米（ppcm）来表示。图像分辨率越高，图像就越清晰。

图像格式

图像格式指的是图像文件的存储方式，常见的有JPEG、PNG、BMP、GIF等。不同的图像格式具有不同的特点和用途。

OpenCV基础架构

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV的基础架构如下图所示：

[Image of OpenCV architecture]

OpenCV的基础架构包括以下几个部分：

  • Core模块 ：Core模块提供了图像处理和计算机视觉的基本功能，包括图像加载、显示、保存、转换、几何变换、颜色空间转换等。
  • Imgproc模块 ：Imgproc模块提供了图像处理的高级功能，包括图像滤波、图像分割、图像形态学、图像特征提取等。
  • Video模块 ：Video模块提供了视频处理的功能，包括视频加载、显示、保存、转换、视频编解码等。
  • HighGUI模块 ：HighGUI模块提供了图形用户界面（GUI）的功能，包括窗口创建、图像显示、鼠标事件处理等。
  • ML模块 ：ML模块提供了机器学习的功能，包括分类、回归、聚类等。
  • DNN模块 ：DNN模块提供了深度学习的功能，包括神经网络的训练、推理和部署。

OpenCV图像加载、显示、保存

在OpenCV中，图像的加载、显示和保存可以通过以下代码实现：

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)

# 等待用户按下任意键
cv2.waitKey(0)

# 保存图像
cv2.imwrite('image_processed.jpg', image)

结语

本指南介绍了OpenCV的基础概念和基础架构，并提供了图像加载、显示、保存的代码示例。希望对您学习OpenCV有所帮助。在下一篇文章中，我们将继续学习OpenCV的图像处理操作，敬请期待！