在使用Pyside2中的 QImage处理深度学习模型生成的图片时，需要将float32的图像转为Unit8格式，再使用cv2处理。 一开始使用网上的其他教程，如下：
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
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默认使用的是双线性插值法，可以利用opencv提供的 resize 方法来进行图片的缩放
下午的时候，配好了 OpenCV 的 Python 环境，OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是 AP
Python中，如果你遇到了PIL图像保存有白边，CV2.polyline，fillpoly，参数问题，图像保存颜色发生异常这几个问题，这篇文章就能够解决你的疑惑。
使用方法： 命令行格式：pytest --html=用户路径/report.html
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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是一个计算机视觉和机器学习的开源库。拥有2500+个优化算法——一套非常全面的既经典又最先进的计算机视觉和机器学习算法的集合，具备很多接口，包括Python，Java，C++和Matlab。
灰色图像的所有颜色通道的值相等，所以要想将彩色图像变为灰色图像，只需将他们颜色通道的值相等即可。
在 OpenCV 中，由于编码的缘故，对于中文的处理并不是很友好，比如中文路径的图片读取和写入以及在图片上绘制中文文字等，这几个问题都是笔者经常遇到的，本文列出这几个问题的解决办法，希望能够帮助到大家。
putText方法接收图像，文字内容， 坐标 ，字体，大小，颜色，字体厚度这几个参数，我们用中文的函数原型说明如下：
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：
cv2.calcHist(image,channels,mask,histSize,ranges) -> list
思路: 1.导入库 2.加载图片 3.创建窗口 4.显示图片 5.暂停窗口 6.关闭窗口
每一个像素有三种颜色——红色、绿色和蓝色。通过不同光源的组合，形成真彩色，有暗的，有明亮的。
因为做程序图像剪切一直不太明白是怎么切片的，这里就用 cv2.rectangle 这个函数来看一下 opencv 是怎么计量图像的坐标轴的。
图片修复程序-可用于水印去除 在现实的生活中，我们可能会遇到一些美好的或是珍贵的图片被噪声干扰，比如旧照片的折痕，比如镜头上的灰尘或污渍，更或者是某些我们想为我所用但有讨厌水印，那么有没有一种办法可以
算法：直方图反投影是创建了一个与输入图像大小相同（但只有一个通道）的图像，其中每个像素对应于该像素属于感兴趣对象的概率。一般情况下，输出图像将使感兴趣的对象比其余部分更白。颜色直方图优于灰度直方图，因为物体的颜色比灰度强度更好地定义物体。
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描、卡通、黑白等等，今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。
list(),int()都属于强制类型转化，将字符串转化为list列表 一维数组 a=[1 2 3 4 5 6] a[4]=5 二维数组 b=[[1 2][3 4][5 6][7 8]] b[1][1]=4 三维数组 c=[[[1 2][3 4]][[5 6][7 8]]] c[1][1][1]=8
一切看似复杂的计算机视觉项目，其基础都会回归到单张图片上。能够理解 灰度/彩色图像 的基本原理并将代码用于实际案例是本文的目标。下文将详细介绍如何利用 Python 实现 灰度/彩色图像 的基本处理，主要分为两个部分：
给图片添加文本信息是非常常见的需求，通常需要添加的文本信息分为中文文字或者是非中文的文字，比如数字和英文，对这两类的实现方法也有所不同，非中文的文本信息可以直接用 opencv 实现，而中文文本需要使用 PIL ，因为 opencv 不支持中文。
在机器视觉等领域，最基本的图像处理处理操作，可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口，所需安装的库为opencv-python，但是在库的导入的时候一般用的是import cv2，因此很多也把opencv-python简称为cv2。
将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
最常见的色彩空间就是RGB，人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV，上一节已经介绍了OpenCV的环境安装，点击查看. 功能展示 识别一种图上的所有人的脸，并且标出人脸的位置，画出人眼以及嘴的位置，展示效果图如下：
警告： 就算图像的路径是错的， OpenCV 也不会提醒你的，但是当你使用命 令print img时得到的结果是None。
算法：图像不规则填充是除了可以绘制多边形和多个多边形，还可以使用多个边来近似的画一条曲线等不规则的图像。如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部，则将对其进行裁剪，还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标，意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。
想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？所以，现在开始OpenCV的学习。
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端，但是实际实现起来确实非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的：
第一种方式使用cv2.cv的LoadImage、ShowImage和SaveImage函数
ROS2之OpenCV基础代码对比foxy~galactic~humble_zhangrelay的博客-CSDN博客
虽然计算机视觉领域目前基本是以深度学习算法为主，但实际上很多时候对图片的很多处理方法，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。
注意：在调用显示图像的API后，要调用cv.waitKey()给图像绘制留下时间，否则窗口会出现无响应情况，并且图像无法显示出来。
算法：enhance_contrast滤波器是对比度增强滤波，首先计算局部区域最大值和最小值，然后查看当前点像素值最接近最大值还是最小值，最后替换为最大值或最小值。原始图像中每个像素与模糊图像中对应像素之间的亮度差异表示像素针对其相邻者的对比程度。该像素的亮度随后会与局部坐标对比度成比例变化。模糊之后更暗的像素必须比其相邻者更亮，因此其亮度会进一步提高，而如果像素在模糊之后更暗，则它甚至将变暗更多，在细节最显著的图像区域中选择性地增大对比度。钝化遮蔽的参数是像素半径（越过该半径的颜色会模糊）、该效果对亮度的改变程度以及对比度“阈值”（低于该阈值不会进行任何亮度变化）。
欢迎阅读系列教程，内容涵盖 OpenCV，它是一个图像和视频处理库，包含 C ++，C，Python 和 Java 的绑定。 OpenCV 用于各种图像和视频分析，如面部识别和检测，车牌阅读，照片编辑，高级机器人视觉，光学字符识别等等。
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
zeros 相当于创建一张黑色的图，每个像素的每个通道都为0,Scalar(0,0,0)；
现在我们来创建一个简单的程序：通过调节滑动条来设定画板颜色。我们 要创建一个窗口来显示显色，还有三个滑动条来设置B，G，R 的颜色。当我们 滑动滚动条是窗口的颜色也会发生相应改变。默认情况下窗口的起始颜色为黑。 cv2.getTrackbarPos() 函数的一个参数是滑动条的名字，第二个参数 是滑动条被放置窗口的名字，第三个参数是滑动条的默认位置。第四个参数是 滑动条的最大值，第五个函数是回调函数，每次滑动条的滑动都会调用回调函 数。回调函数通常都会含有一个默认参数，就是滑动条的位置。在本例中这个 函数不用做任何事情，我们只需要pass 就可以了。 滑动条的另外一个重要应用就是用作转换按钮。默认情况下OpenCV 本 身不带有按钮函数。所以我们使用滑动条来代替。在我们的程序中，我们要创 建一个转换按钮，只有当装换按钮指向ON 时，滑动条的滑动才有用，否则窗 户口都是黑的。
近段时间，做了一些关于对象发现的工作。主要内容是从图片中识别出液滴，并统计其数量。在这个过程中遇到了一些问题，也发现了几种相关的解决方案，在这里与大家分享一下。
最近在研究目标检测这个方向，看到网上有很多的人脸识别帖子，所以也想着上上手看看。当时是做了三个模型出来，第一个就是网上很通用普遍的opencv+简单三层cnn网络来实现的，说实话效果真的一般吧！具体的下面再细细陈述。第二个是把三层cnn网络换成了残差网络。因为自己刚好也是学习了残差网络。就想着生搬硬套过来，但效果说实话很迷，时好时坏，把我是整蒙逼了，后面也会提的。最后一个是用opencv+MTCNN+FaceNet来实现的，效果就比较好了，训练速度快，检测人脸的准确率也比前两个模型更好。我接下来会写三篇文章来一一介绍！
在上一章中，我们学习了如何对图像执行基本的数学和逻辑运算。 在本章中，我们将继续探索计算机视觉及其在现实世界中的应用领域中一些更有趣的概念。 就像本书前面的章节一样，我们将在 Python 3 上进行大量动手练习，并创建许多实际的应用。 我们将涵盖计算机视觉领域的许多高级主题。 我们将学习的主要主题与色彩空间，变换和阈值图像有关。 完成本章后，您将能够为一些基本的实际应用编写程序，例如跟踪特定颜色的对象。 您还可以将几何和透视变换应用于图像和实时 USB 网络摄像头。
任何灰度图像都可以看作是一个地形表面，其中高强度的像素表示山峰，低强度表示山谷。可以用不同颜色的水(标签)填充每个孤立的山谷(局部最小值)。随着水位的上升，根据附近的山峰(坡度)，来自不同山谷的水明显会开始合并，颜色也不同。为了避免这种情况，要在水融合的地方建造屏障。继续填满水，建造障碍，直到所有的山峰都在水下。然后创建的屏障将返回分割结果。这就是Watershed（分水岭算法）背后的“思想”。
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道； 针对不同通道使用不同阀值提取mask； 学会使用【通道分离】函数 cv.split； 学会使用【通道合并】函数 cv.merge； 学会使用【把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels； 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
形态学变化是基于图像形状的一些简单操作。操作对象一般是二值图像，需要两个输入，一个是输入图像，另一个是3x3的结构元素(内核)，决定了膨胀操作的本质。常见的操作是图像的膨胀和腐蚀。以及他们的进阶操作注入Opening、Closing、Gradient等等。
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