本文介绍了OpenCV 2.x的六个函数，包括图像载入、窗口定义、图像显示、图像保存、图像销毁和图像转换。这些函数在OpenCV 2.x中非常常用，是进行图像处理的基础。
本机使用python 2.7.10下调试代码均通过，一下学习需要有一定的代码阅读能力，一下学习只介绍函数方法：
虽然python 很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV 也提供了完善的python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8，最新版是3.0，包含了超过2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV 的函数来实现，超级方便。
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
DC全称为Device Content，翻译过来是“设备描述表”或者“设备上下文”。显示图片时都会用到，为什么呢？首先，没有一句C语言可以帮助我们在屏幕上显示图像之类的，我们要想显示图像，最终是调用显卡的驱动程序操作硬件的。不同的显卡，不同的显示器肯定会略有不同，而Windows将这些问题在自己的内部处理了，只给我们提供个一个接口，通过这个接口，我们就能调用这些函数画图了。
欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。本博客主要关注方向包括：数字图像处理、算法设计与分析、数据结构、机器学习、数据挖掘、统计分析方法、自然语言处理。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
使用函数cv2.imread()读入图像。这幅图像应该和该程序代码在同一文件夹下，或者给函数提供完整的路径；第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。
相关函数：cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()
音频信号是一种连续变化的模拟信号,计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源而得到的音频信号必须经过采样、量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
如果采用opencv读入的图像，通道顺序为BGR，PLT显示图像是以RGB顺序的，可以采用以下代码：
J =imnoise(I,‘salt & pepper’,0.02);%给图像添加椒盐噪声
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
来源：机器学习那些事本文约2700字，建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
1.通过 Python 接口使用 OpenCV ：https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160
使用 matplotlib 的pyplot模块绘制图形。看一个 绘制sin函数曲线的例子。
之前用Matlab做图像处理工作时，用到什么函数就查什么函数，从没做过系统的总结，再做的时候又要去查，所以总结还是有必要的~
OpenCV 图像加载、修改、显示与保存 图像加载 cv::imread imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象， 第一个参数表示图像文件名称 第二个参数，表示加载的图像是什么类型，支持常见的三个参数值 IMREAD_UNCHANGED (<0) 表示加载原图，不做任何改变 IMREAD_GRAYSCALE ( 0)表示把原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR (>0) 表示把原图作为RGB图像(实际顺序为BGR)加载进来。 注意：OpenCV支持JPG、PNG、TIFF等常见格式图像
在上一篇文章中，我们简要介绍了图像的基础知识，包括图像彩色通道，像素，分辨率等知识，学会这些东西，我们才能更好的理解图像处理的各种操作，今天，我们将会用上一篇文章（【图像篇】opencv图像处理(一)---图像基础知识）提到的工具--OpenCV，并用python语言调用OpenCV接口来进行实际的代码操作，一起来看看吧！
TensorFlow进行简单的图像处理 简单概述 作为计算机视觉开发者，使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能，而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括： 亮度调整 对比度调整 饱和度调整 图像采样插值放缩 色彩空间转换 Gamma校正 标准化 图像的读入与显示我们通过OpenCV来实现，这里需要注意一点，OpenCV中图像三个通道是BGR，如果你是通过tensorflow读取的话三个通过顺序是RGB。图像读取的代码如下： 1.opencv方式 src = cv
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式：Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能：读取图片文件。 参数： windows位图：后缀名为bmp JPEG文件：后缀名为jpeg/jpg JPEG2000：后缀名为jp2 便携式网络图像文件：后缀名为png TIFF文件：后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag，标志，默认值为IMREAD_COLOR，取值有如下几种： IMREAD_UNCHANGED：如果设置，则按原样返回加载的图像（带有Alpha通道，否则会被裁剪）。 IMREAD_GRAYSCALE：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH：如果设置，当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR：如果设置，图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL：如果设置，总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型，所以传入数值也行： flags >0：等同于IMREAD_COLOR。 flags =0：等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0： 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1，给其他整型也是可以的。 返回值：Mat类型。从opencv2开始，用于存放图像的数据类型就是Mat， 二、图像的显示 图像读取后，下一步就是再把图像显示出来，主要函数有：cv2.namedWindows（）、cv2.imshow（）。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey（）、cv2.destroyWindow（）、cv2.destroyAllWindows（）。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能：创建一个窗口。 参数：参数一是winname，给创建的窗口起一个名字，以后通过这个名字调用该窗口；参数二整型的flags，定义窗口的属性，默认值是WINDOW_AUTOSIZE，其他取值如下所示： WINDOW_NORMAL：用户可以调整窗口大小（不受约束）/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE：用户无法调整窗口大小，窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL：带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN：将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO：不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO：根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能：在指定窗口显示图像。 参数：参数一是窗口名；参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey，指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能：等待按键或延迟多少毫秒。 参数：整型的delay，默认值是0。设置为0表示永久等待按键，设置为非零，表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标，f在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
OpenCV 中最常用的一个API函数 imshow 各种编程与应用技巧，是否有你以前一直想的，但是从来没有成功过的操作！
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
学习数字图像处理，第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
格式(2) ,J 返回调色板为map 的图像I 的直方图;对格式(3) ,返回图像I 的每个灰度上的像素点数目;格式(4) 对图
它是一款由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护的一个计算机视觉处理开源软件库。
以下内容转自博客：http://blog.chinaunix.net/uid-22670933-id-1771613.html。
这个错误通常是由于CUDA相关的问题引起的。CUDA是一种用于在GPU上进行并行计算的平台和编程模型。而darknet是一个流行的深度学习框架，基于C语言编写，用于目标检测和图像分类等计算机视觉任务。当在darknet中使用CUDA进行GPU加速时，可能会出现上述错误。
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高级文件I/O——图像和视频文件 函数 说明 imread 说明图像文件 imwrite 写入图像文件 imfinfo 获取图像文件的信息 imshow 显示图像 imformats 获取MATLAB
如果说我们在些项目的过程中会频繁的查看我们的图片，我们就可以直接给它封装一个方法：
图像处理在计算机视觉和图像识别等领域中扮演着至关重要的角色。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种库供图像处理使用。在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
注意：从现在开始，教程将只涉及源代码的关键部分。如果想看完整的程序，你必须下载完整的源码。
•字符串字面量(字符串常量，在C标准中称为，字符串字面量)如何存储字符串字面量 从本质上而言，C/C++
在进行图像处理时，经常会用到读取图片并显示出来这样的操作，所以本文总结了python中读取并显示图片的3种方式，分别基于opencv、matplotlib、PIL库实现，并给出了示例代码，介绍如下。
友情链接：https://blog.csdn.net/u012348774/article/details/78255130
1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型，一般不使用；常用的是im2double函数，将 uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型 （uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其，必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间） ，那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（ 超过255的按255）。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I)，我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都 是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有： imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，否 则不行） imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为： A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。
Opencv读取图像是以BGR读取的，但是许多包是RGB读取，因此有些情况下需要转化。
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
算法：RGB模式的彩色图像在读入OpenCV内进行处理时，按照行方向一次读取该RGB图像的B通道、G通道、R通道的像素点，并将像素点以行作为单位存储在ndarray的列中。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。（PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3，两者功能一样。）
作为第一步，OpenCV的python库被导入。正确的做法是另外给它起一个名字cv，在下面的内容中，它被用来引用这个库。
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