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OpenCV 圖像基礎認知與運用

在現代計算機視覺領域，OpenCV 是最常用的開源計算機視覺庫之一。它為開發者提供了強大的圖像處理、計算機視覺和機器學習工具。本文將詳細介紹 OpenCV 中圖像的基礎認知和常見運用方法，包括圖像的表示、讀取、顯示、處理等內容，并拓展相關的知識。

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1. OpenCV 簡介與安裝

OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，提供了眾多的圖像處理和計算機視覺工具。它不僅支持多種編程語言，如 C++、Python 和 Java，還能在多個平臺上使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。

OpenCV 的優勢

• 開源免費：OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，任何人都可以自由使用、修改和分發。
• 多語言支持：OpenCV 支持多種編程語言，如 Python、C++、Java 等，提供了跨平臺支持。
• 豐富的 API：OpenCV 提供了大量函數接口，涵蓋了圖像處理、機器學習、特征檢測、對象識別等多個領域。

安裝 OpenCV

你可以通過以下幾種方式安裝 OpenCV：

• 通過 conda 安裝：

  conda install -c conda-forge opencv
  

• 通過 pip 安裝：

  pip install opencv-python
  

• 通過 pip鏡像源 安裝（這里提供的是清華的PyPI 鏡像源）：

  pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
  

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2. 圖像的基本概念

2.1. 圖像的存儲格式

圖像是由 像素 組成的，每個像素存儲了圖像的顏色、亮度等信息。通常情況下，圖像以矩陣的形式存儲在計算機中。圖像可以是 灰度圖像 或 彩色圖像，而 OpenCV 中常用的是 8 位圖像。

• 灰度圖像：二維矩陣，每個元素代表一個灰度值，通常范圍是 0-255。
• 彩色圖像：三維矩陣，每個像素由三個顏色通道（R、G、B）構成，每個通道的像素值范圍是 0-255。

2.2. 圖像的表示

OpenCV 中，圖像數據以 numpy 數組的形式表示。對于彩色圖像，圖像數據是一個三維數組 (height, width, channels)，其中：

• height：圖像的高度（行數）
• width：圖像的寬度（列數）
• channels：圖像的顏色通道數，彩色圖像有 3 個通道（RGB），灰度圖像只有 1 個通道。

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3. 圖像的基本操作

3.1. 創建圖像窗口

在 OpenCV 中，圖像窗口用于顯示圖像。你可以使用 cv2.namedWindow() 函數來創建一個窗口：

cv2.namedWindow("Window Name", cv2.WINDOW_NORMAL)

cv2.WINDOW_NORMAL 允許你調整窗口的大小。

3.2. 讀取與顯示圖像

你可以通過 cv2.imread() 讀取圖像，并使用 cv2.imshow() 顯示圖像：

import cv2# 讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg')# 顯示圖像
cv2.imshow('Image Window', img)# 等待按鍵輸入，按任意鍵關閉圖像窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• cv2.waitKey(0)：等待用戶按鍵。
• cv2.destroyAllWindows()：關閉所有顯示的窗口。

3.3. 保存圖像

保存圖像到本地文件：

cv2.imwrite('output_image.jpg', img)

3.4. 圖像切片與區域提取

圖像切片用于從圖像中提取指定的區域。你可以使用切片操作來提取矩形區域：

roi = img[100:200, 150:250]  # 從 (100, 150) 到 (200, 250) 的矩形區域
cv2.imshow('ROI', roi)

確保切片操作的邊界在圖像尺寸范圍內。

3.5. 圖像大小調整

使用 cv2.resize() 函數可以調整圖像的尺寸：

resized_img = cv2.resize(img, (width, height))

• width 和 height 是目標圖像的寬度和高度。

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4. 圖像繪制與注釋

4.1. 繪制直線、圓形和矩形

OpenCV 提供了函數來繪制基本圖形，如直線、圓形和矩形。

• 繪制直線：

  cv2.line(img, (start_x, start_y), (end_x, end_y), (255, 0, 0), 2)
  

• 繪制圓形：

  cv2.circle(img, (center_x, center_y), radius, (0, 255, 0), 2)
  

• 繪制矩形：

  cv2.rectangle(img, (top_left_x, top_left_y), (bottom_right_x, bottom_right_y), (0, 0, 255), 2)
  

4.2. 繪制文本

OpenCV 允許你在圖像上繪制文本：

cv2.putText(img, 'Hello, OpenCV!', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

• (50, 50)：文本起始位置。
• cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX：字體類型。
• 1：字體大小。
• (0, 255, 0)：文本顏色（綠色）。
• 2：文本粗細。

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5. 視頻處理基礎

OpenCV 還支持視頻讀取與處理。你可以使用 cv2.VideoCapture() 讀取視頻文件或攝像頭數據，并使用 cap.read() 獲取每一幀圖像：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 讀取攝像頭視頻while True:ret, frame = cap.read()  # 讀取每一幀if not ret:breakcv2.imshow('Video', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 按 'q' 鍵退出breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

• cap.read()：返回當前幀的圖像。
• cv2.waitKey(1)：每 1 毫秒檢查一次鍵盤輸入。

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6. 總結

本文介紹了 OpenCV 的圖像基礎知識，并展示了如何使用 OpenCV 進行圖像處理和繪制操作。你學習了以下內容：

• 圖像的基本概念：如何表示圖像、如何使用 OpenCV 進行圖像處理。
• 圖像操作：圖像的讀取、顯示、保存、大小調整、切片等基本操作。
• 繪圖與注釋：如何在圖像上繪制直線、圓形、矩形以及文本。
• 視頻處理：如何讀取和顯示視頻。

掌握 OpenCV 的這些基礎知識，能夠幫助你進行圖像處理、計算機視覺等任務的實現，并為后續深入學習更復雜的技術打下堅實基礎。