计算机视觉基础知识梳理

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-04-23 04:46 240阅读 0赞

1.  Open CV中图片的加载，操作，存储都是基于numpy.ndarray的，所以使用cv2.imread方法加载进来的彩色图片是一个维度为"高度 × 宽度 × 通道“的ndarray，通道是按照“BGR"的方式排列的，以读入一张彩色图片为例来看图片是如何在ndarrary中存储的。

import numpy as np
    import cv2
    '''
    NOTE:Python中Open CV图片的操作都是基于numpy.ndarray的！
    '''
    # （高度，宽度，通道数）
    img = cv2.imread('img.png')
    cv2.imshow('window', img)
    cv2.waitKey(0)
    # 输出第一个像素点的BLUE通道的值，BGR对应0,1,2
    print(img[0, 0, 0])
    # 输出第一个像素点的所有通道值
    print(img[0, 0, :])
    # 输出第一行的所有像素值
    print(img[0, :, :])
    # 输出所有的像素值
    print(img)

读入图片是一个宽度为602像素，高度为452像素的彩色图，即读入的ndarray的尺寸维度是452 x 602 x 3  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25ld21lbW9yeQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
实际表示就是这样子的（美工太差，将就看吧！），对于这种高位矩阵可以由低维到高维扩展，这样好像更好理解，单一的像素点（彩色图片因为一个像素用RGB三种颜色值表示，所以也是一个列表）→一行像素点→像素点矩阵  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25ld21lbW9yeQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
2.

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25ld21lbW9yeQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220323/76f029909de74ba19214cce2622b0b88.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25ld21lbW9yeQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220323/a798b6a7edcc49cbbb12f45212cfb848.png