三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（图像处理相关库）_python机器学习代码——图像

1、OpenCV

OpenCV Python是一个用于解决计算机视觉问题的Python库，是用基于C++实现的OpenCV构成的Python包。OpenCV Python和Numpy兼容，数据都被转换成Numpy数据结构，这使得OpenCV更容易与其它库（如SciPy和Matplotlib）集成。

1.1 窗口操作函数

使用OpenCV可以利用里面的函数在窗口进行图像的显示，涉及到的主要函数有三种：
（1）imshow()函数
imshow()函数是在指定的窗口中显示图像，窗口自动调整为图像大小。语法格式为imshow(string winName, Array InputData)，其中，参数winName 是窗口名称，参数
InputData 为输入的图像。如果创建多个窗口，则各窗口需要具有不同的窗口名称。
（2）destroyAllWindows()与DestroyWindow (string winName)
这两个函数都可以卸载窗口，区别在于，函数destroyAllWindows()卸载全部窗口，而函数 DestroyWindow()卸载由参数winName 指定的窗口。
（3）waitkey(int delay =0)
函数 waitKey()等待用户按键，其参数delay是延迟的时间，单位为ms。在等待时间内如果检测到键盘动作，则返回按键的ASCII码，如果没有按下任何键，则返回-1。参数 delay 默认为0，即一直等待键盘输人。

1.2 图像处理

在使用OpenCV时有cv和cv2两个版本，这两个版本都提供了对图片进行读、写和显示的功能。cv对应的函数是LoadImage()、ShowImage()和SaveImage()函数；cv2对应的函数是imread()、imwrite()和imshow()函数，下面以cv2版本为例介绍其中包含的常见函数。
（1）图像的基本读写操作
基本图像处理的函数包括imread()、imwrite()、split()、merge()等。图像读取函数imread()能加载图像文件并返回图像矩阵，如果无法读取图像，将返回一个空矩阵，imread()函数支持bitmap位图、JEPG文件、png图形等各种常见的图形图像格式。
imread()函数的基本格式如下：

imread(const String &filename, int flags)
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其中filename表示文件名，flgs为图像色彩模式，默认为IMREAD_COLOR（值为1，BGR图像），其他常见取值如下表所示：

图像读取与保存实例：
使用cv2读取图像，将图像转换为灰度图显示并保存。

import cv2 
img = cv2.imread('img.jpg',0)  #转变为灰度图
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 27:                 #按Esc键直接退出
    cv2.destroyAllWindows()
elif k == ord('s'):            # 按's'键先保存灰度图，再退出
    cv2.imwrite('result.png',img)
    cv2.destroyAllWindows()
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（2）图像的通道拆分操作
图像通常由多个通道组成，使用cv2的merge()和split()函数可以对图像的通道进行拆分与组合，例如将图像拆分为三个通道，然后将每个通道单独合成新的图像并保存。
拆分实例：

import numpy as np
import cv2 
img = cv2.imread('img.jpg')   #BGR图像模式
cv2.imshow('image',img)
k = cv2.waitKey(0)
if k == 13:                
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