Chapter0 opencv基本操作

為了保證獨立性，使用miniconda3新建python環境；

以下所有**都在jupyter notebook中編寫、執行成功；

import cv2

import numpy as np

# read picture

img_colored = cv2.imread("opencv.png", 1) # colored image.
img_gray = cv2.imread("opencv.png", 0)    # black and white image.
print(img_gray, '\n', type(img_gray), '\n', img_gray.shape)

[[255 255 255 ... 255 255 255]

[255 255 255 ... 255 255 255]
[255 255 255 ... 255 255 255]
...[255 255 255 ... 255 255 255]
[255 255 255 ... 255 255 255]
[255 255 255 ... 255 255 255]] 
(610, 570)

讀取後的資料型別為np.ndarray，意味著我們可以通過操作numpy、pandas等工具，來操作影象。

print(img_colored, "\nimg_colored.shape:", img_colored.shape)

[[[255 255 255]

[255 255 255]
[255 255 255]
...[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
...[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]] 
img_colored.shape: (610, 570, 3)

從影象的角度來看，先按行分割（610），每一行有616列，每列元素都有rgb三種屬性，所以是616×3；

# show image

cv2.namedwindow("opencv", cv2.window_autosize)
cv2.imshow("opencv", img_gray) # "penguins": title of image
cv2.waitkey(0)
cv2.destroyallwindows() # 關閉所有視窗；

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