?
《小白入門：OpenCV的基本用法全解析》
嗨，朋友們！之前咱們知道了OpenCV在機器視覺里就像個超級厲害的瑞士軍刀，那今天咱們就來好好嘮嘮，**OpenCV到底該怎么用呢？**這就像是拿到了一把好劍，咱們得知道怎么耍起來才行。
一、安裝OpenCV
在開始使用OpenCV之前，咱們得先把它安裝好。這就像是你要做飯，得先有鍋碗瓢盆一樣。如果你是用pip來管理Python包的話，那安裝就很簡單啦，只需要在命令行里輸入：
pip?install?opencv?-?python等安裝完成，你就已經邁出了使用OpenCV的第一步啦。
二、讀取和顯示圖像
（一）讀取圖像
這是OpenCV最基本的操作之一，就像你打開相冊看照片一樣。你可以用cv2.imread()函數來讀取圖像文件。比如說：
import?cv2#?讀取圖像文件，這里假設圖像文件名為test.jpg，在當前工作目錄下
img?=?cv2.imread('test.jpg')這里的img就是一個包含了圖像數據的對象啦。
（二）顯示圖像
讀取了圖像之后，咱們得看看它吧。這時候就用到了cv2.imshow()函數。不過要注意哦，這個函數顯示圖像的時候，需要一個窗口名字作為第一個參數，圖像對象作為第二個參數。而且，為了讓窗口一直顯示著，我們還得加上cv2.waitKey(0)，這就像是告訴程序在這里等一下，等用戶按下任意鍵再繼續。最后，看完圖像后要用cv2.destroyAllWindows()來關閉所有打開的窗口。完整的代碼就像這樣：
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
cv2.imshow('My?Image',?img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()三、圖像的基本處理
（一）調整圖像大小
有時候圖像太大了或者太小了，我們想調整一下它的大小。這時候就可以用cv2.resize()函數啦。比如說，你想把圖像的寬度調整為原來的一半，高度按照原來的比例自動調整，可以這樣做：
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
height,?width?=?img.shape[:2]
new_width?=?int(width?/?2)
#?這里使用cv2.INTER_AREA插值方法，適合縮小圖像
resized_img?=?cv2.resize(img,?(new_width,?height),?interpolation?=?cv2.INTER_AREA)
cv2.imshow('Resized?Image',?resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()（二）轉換圖像顏色空間
圖像有不同的顏色空間，像常見的BGR（OpenCV默認的顏色空間）、灰度圖等。如果你想把彩色圖像轉換為灰度圖，就可以用cv2.cvtColor()函數。這在很多圖像處理任務里很有用，比如邊緣檢測的時候，灰度圖處理起來更方便。
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
gray_img?=?cv2.cvtColor(img,?cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('Gray?Image',?gray_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()四、圖像的濾波操作
（一）高斯濾波
高斯濾波就像是給圖像做了一個平滑的處理，可以讓圖像變得更加細膩，去除那些小噪點。用cv2.GaussianBlur()函數就可以實現啦。
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
#?這里的(5,?5)是高斯核的大小，0表示根據核的大小自動計算標準差
blurred_img?=?cv2.GaussianBlur(img,?(5,?5),?0)
cv2.imshow('Blurred?Image',?blurred_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()（二）中值濾波
中值濾波對于去除椒鹽噪聲特別有效。它是用像素鄰域內的中值來代替中心像素的值。可以用cv2.medianBlur()函數來實現。
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
#?這里的5表示濾波器的大小
median_blurred_img?=?cv2.medianBlur(img,?5)
cv2.imshow('Median?Blurred?Image',?median_blurred_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()五、邊緣檢測
邊緣檢測就像是給圖像做了一個輪廓勾勒，找出圖像里物體的邊緣。OpenCV里有好幾種邊緣檢測的方法，其中最著名的是Canny邊緣檢測，用cv2.Canny()函數。
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
gray_img?=?cv2.cvtColor(img,?cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#?這里的100和200是Canny算法的兩個閾值
edges?=?cv2.Canny(gray_img,?100,?200)
cv2.imshow('Edges',?edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()六、繪制形狀和文字
（一）繪制形狀
在圖像上繪制形狀也是很常見的操作，比如畫個矩形、圓形之類的。以畫矩形為例，可以用cv2.rectangle()函數。
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
#?這里的(10,?10)是矩形左上角的坐標，(100,?100)是矩形右下角的坐標，(0,?255,?0)是矩形的顏色（BGR格式），2是線條的粗細
cv2.rectangle(img,?(10,?10),?(100,?100),?(0,?255,?0),?2)
cv2.imshow('Image?with?Rectangle',?img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()（二）繪制文字
如果想在圖像上添加文字，可以用cv2.putText()函數。
import?cv2img?=?cv2.imread('test.jpg')
font?=?cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
#?這里的'Hello?World'是要寫的文字，(10,?500)是文字的起始坐標，1是字體大小，(255,?255,?255)是文字的顏色（白色），2是線條粗細
cv2.putText(img,?'Hello?World',?(10,?500),?font,?1,?(255,?255,?255),?2)
cv2.imshow('Image?with?Text',?img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()七、總結
好啦，朋友們，上面這些就是OpenCV的一些基本用法啦。從讀取和顯示圖像，到圖像的基本處理、濾波、邊緣檢測，再到繪制形狀和文字，這些都是構建更復雜機器視覺應用的基礎。就像蓋房子，先把磚頭、水泥這些基礎材料準備好，才能蓋起高樓大廈。
小伙伴們，你們有沒有試著用OpenCV做一些小的圖像處理項目呢？或者在使用過程中遇到了什么問題呢？歡迎在評論區留言討論哦。
?
?
