使用Python+OpenCV进行图像处理之入门教程

简介

人脸识别和目标检测这样的术语听起来觉得很酷，但是当涉及到从头开始实现它们时，每个初学者都会觉得困难，这些技术实际上并没有那么难实现，一旦你掌握了其基本原理，那么实现它们就相当简单了。

图像处理有很多种应用，包括用于解析文档和生成相应文本的光学字符识别(OCR)、图像增强与重建、物体识别、人体运动识别、手势识别、人脸识别等。

在学习的过程中，你会遇到过奇形怪状的各种图像滤波器，那有没有去思考如何实现它吗，在本文中，我们将通过实现一个简单的滤波器来开始我们的图像处理之旅！

什么是OpenCV

OpenCV是一个开源库，包含了许多计算机视觉算法。它在计算机视觉和图像处理中起着重要作用，用于实时操作，其效率足以满足工业上的要求。OpenCV可以与其他库一起使用，比如Numpy，这使得Python能够处理OpenCV数组结构。

实现我们的第一个滤波器

检测逻辑

计算机不能像人类一样识别物体，为了能让计算机达到这个目的，我们可以使用各种技术来让计算机理解图像，我们会将颜色作为检测物体的主要依据。

我们使用HSV颜色空间作为检测特征。

什么是HSV

HSV是Hue, Saturation 和Value(色调、饱和度和值)。

• 色调：根据光谱，物体的颜色可分为红、蓝、绿、黄四种颜色。

• 饱和度：它定义了颜色的强度。

• 值：定义颜色的亮度。

OpenCV中有150多种颜色空间转换方法，其中一种是彩色图像到HSV图像的转换。

我们来看看代码

我们需要导入我们要使用的库-OpenCV(cv2)和Numpy。

import cv2
import numpy as np
 

Nu