一 . opencv是什么及其作用？
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(百度百科)。
鉴于本人的工作环境主要是采用python作为开发工具，故本篇博客是基于python来做的学习记录。
二 . 环境依赖和opencv包
- 环境：python3.7+windows10
- 包：opencv-python、opencv-contrib-python
三 . 基本使用
前提：准备若干张图片到本地
1. 读取图片，将其转换为数组
from matplotlib import pyplot as pyl import cv2 import numpy img = cv2.imread("cat.jpg") #img是一个numpy.ndarray对象，默认是以BGR三通道读取图片数据（三维数组）#img_gray = cv2.imread("cat.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 以灰度图像方式读取图片数据（二维数组） 2. 数组数据转换
img_BGR = cv2.imread("cat.jpg") img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将其转换为灰度的二维数组数据 3. 数组数据窗口展示
img = cv2.imread("cat.jpg") cv2.imshow("IMage",img) cv2.waitKey(0) # 按任意键关闭窗口，cv2.waitKey(1000) 延时一秒关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 4. 图像保存
cv2.imwrite("mycat.jpg",img) 5. 图像的截取
# 其实本质就是对np数组进行操作 img = cv2.imread("cat.jpg") cv2.imshow("IMage",img[:100,:200]) # 取前100行，前200列的像素作为图像展示
img = cv2.imread("cat.jpg") # 切片 b,g,r = cv2.split(img) # 得到各自颜色通道的二维数组数据 # 合并 img = cv2.merge(b,g,r)
img = cv2.imread("cat.jpg") img_2 = numpy.copy(img) # np相加,像素值只要超过255，就减掉255，比如257，结果就为2 print(img[:3,:3,0]+img_2[:3,:3,0] ) # cv2相加,像素值超过255，就等于255 print(cv2.add(img[:3,:3,0],img_2[:3,:3,0])) 8 图片的融合
img_cat = cv2.imread("cat.jpg") img_dog = cv2.imread("dog.jpg") ret = cv2.addWeighted(img_cat,0.2,img_dog,0.8,0) # 数据后面的值决定图片融合和所占的权重 cv2.imshow("IMage",ret) cv2.waitKey(0) # 按任意键关闭窗口，cv2.waitKey(1000) 延时一秒关闭窗口 cv2.destroyAllWindows()# 如果图片大小不一致，使用cv2.resize(img_xx,(300,200)) ――――》转换为np.shape = 200,300的数组 9 图片的比例缩放
img_cat = cv2.imread("cat.jpg") ret = cv2.resize(img_cat,(0,0),fx=3,fy=1) #横向拉长三倍 ret2 = cv2.resize(img_cat,(0,0),fx=3,fy=3) #图片扩大三倍 ――努力追求自己的最好，尽力表现自己的最佳
来源：博客园
作者：小可爱真是太好了
链接：https://www.cnblogs.com/lufengyu/p/11495148.html