教程汇总：python基础入门系列
简介
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，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。
在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。
此外，OpenCV还提供了Java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
学习OpenCV开发需要了解基本的计算机颜色表达方式，以及各种颜色模型的特点。
安装
可以像其他三方包安装方法一样直接pip安装opencv-python包（非官方）： pip install opencv-python
但我这里不推荐使用上述方法，可以到https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv网址下载OpenCV的安装包whl文件，注意要根据自己的python版本下载
比如我选择的opencv_python?4.5.3?cp37?cp37m?win_amd64.whl，其中4.5.3是OpenCV的版本，cp37表示是适配python3.7的，最后amd64是在64位机电脑上使用的，了解了各字段含义我们就可以选择下载适合自己的版本了。
下载好后放到python安装目录的Scripts目录下C:\Users\USER\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Scripts ，在该目录下打开cmd并使用pip install opencv_python?4.5.3?cp37?cp37m?win_amd64.whl进行安装。
OpenCV官方文档：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/
另外OpenCV开发过程中我们经常会用的的一些其他三方库也一起装一下：
pip install numpy
pip install matplotlib
- numpy ：
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
学习资料：https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html - matplotlib ：
Python 的2D绘图库，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案
学习资料：https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html
opencv简单图像处理
图像像素存储形式
首先得了解下图像在计算机中存储形式：
对于采用RGB模式的彩色图片，为三通道图，Red、Green、Blue三原色，按不同比例相加，一个像素块对应矩阵中的一个向量, 如[24,180, 50]，分别表示三种颜色的比列, 即对应深度上的数字，如下图所示：
我们知道电子显示屏每个像素点实际上有RGB3个发光单元组成，通过调节像素点的RGB值可以组合成各种颜色，于是就可以显示彩色图像。 对于rgb彩色图来说，在内存中每一个像素点都需要有rgb3个值来表示，每个值取值范围在0-255。而灰度图，也就是只有黑白颜色的图只需要一个通道0-255数值就可以表示。这样灰度图实际上只需要占用原本彩色图1/3的内存。但显示器是需要三个RGB3通道数据的，如果显示灰度图只需要让RGB3个值设置相同的灰度值，再送入显示。
opencv加载图片就是用数组矩阵（numpy的array）存放的，RGB彩图3通道数据构成如下图：
需要注意的是，由于历史遗留问题，opencv采用BGR模式，而不是RGB，这个导致了颜色分量的排布相反。
图像读取和写入
注意：opencv模组的引用名是cv2，python代码里import cv2即可
cv2.imread()
imread(img_path,flag) 读取图片，返回图片对象img_path: 图片的路径，即使路径错误也不会报错，但打印返回的图片对象为Noneflag：cv2.IMREAD_COLOR，读取彩色图片，图片透明性会被忽略，为默认参数，也可以传入1cv2.IMREAD_GRAYSCALE,按灰度模式读取图像，也可以传入0cv2.IMREAD_UNCHANGED,读取图像，包括其alpha通道，也可以传入-1
cv2.imshow()
imshow(window_name,img)：显示图片，窗口自适应图片大小window_name: 指定窗口的名字img：显示的图片对象可以指定多个窗口名称，显示多个图片waitKey(millseconds) 键盘绑定事件，阻塞监听键盘按键，返回一个数字（不同按键对应的数字不同）millseconds: 传入时间毫秒数，在该时间内等待键盘事件；传入0时，会一直等待键盘事件destroyAllWindows(window_name) window_name: 需要关闭的窗口名字，不传入时关闭所有窗口
cv2.imwrite()
imwrite(img_path_name,img)img_path_name:保存的文件名img：文件对象
使用示例1：
#coding:utf-8import cv2
img = cv2.imread(r"C:\Users\Administrator\Desktop\roi.jpg")
# print(img.shape)
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,img_threshold = cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("thre",img_threshold)key = cv2.waitKey(0)
if key==27: #按esc键时，关闭所有窗口print(key)cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite(r"C:\Users\Administrator\Desktop\thre.jpg",img_threshold)
使用示例2：
import cv2
color_img=cv2.imread('4.jpg')
print(color_img.shape)# 读取单通道
gray_img=cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(gray_img.shape)#把单通道图像保存后，再读取，仍然是3通道，相当于将单通道复制到3个通道保存
cv2.imwrite('grayscale_4.jpg',gray_img)
reload_grayscale=cv2.imread('grayscale_4.jpg')
print(reload_grayscale.shape)# 指定jpg质量，范围从1~100，默认95，值越高画质越好，文件越大
cv2.imwrite('anglababy.jpg',color_img,(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,20))