經典機器學習，深度學習，當下這些熱門的詞匯不知不覺在我們學習（diaosi）氛圍濃重的大學蔓延開來，作為與計算機專業毫不相干的，指揮摁下開機鍵，點開穿越火線嫻熟地操作wasd的我而言，當周圍人討論opencv，tensorflow，sklearn這些玄幻詞匯時，聽得我是一頭霧水。今天，重拾一年前敲擊hello world的自信，開啟了Python的opencv生涯。

壹 為什么選擇python？

作為時下最時尚的python語言，簡潔的代碼，借助于向軍火庫一般的各種開源工具包，你可以完成你想做的任何事。數值計算這些numpy，scipy，數據分析工具pandas，可視化matplotlib，可以使得非計算機工科生甚至文科生輕松上手，爬取處理數據。作為膠水語言的python在opencv上的應用不僅簡單方便編寫代碼，其運行速度有時甚至優于c++等，讓你更加專注于目標而不是語法結構。最重要的是，如果你已經下載過了anaconda python，安裝opencv只需要一行代碼就可完成！

貳 掌握anaconda和安裝opencv

anaconda是用于科學計算的免費的python版本。可以在官網上下載anaconda，https://www.anaconda.com/，選擇windows還是linux或是蘋果的mac os。看清楚32位還是64位便可以下載。不過，下載數小時，經常下載不成功是常事。這時候，強烈建議逛一逛清華或者中科大的鏡像站，下載變成分分鐘的事。

opencv的安裝：在網頁上下載好對應版本的.whl文件后，打開你電腦的命令行，pip install一下就ok了。

叁 常見圖片的格式

作為圖像處理，那就需要知道常見的圖片格式有哪些。

比較老的有bmp格式，bmp格式無損及沒有壓縮像素，但麻煩的是圖片的體積偏大。

接著是jpg格式或者是jpeg格式，這是有損壓縮的模式，將像素信息用jpeg保存成文件再讀取出來。這個是我比較常處理的，用最少的磁盤空間得到最好的圖片質量。

還有是png格式，是一種無損壓縮模式，用的是行程編碼算法，相比jpeg，更加適合存儲幾何特征比較強的圖片。

我們在空間搞笑圖片中常看見的GIF格式圖片，是多幀圖像的集合。我們處理讀取時也要一幀一幀讀。通過調節參數也可以控制顯示快慢。

我們常說的黑白圖像，在計算機中有兩種。一種是位圖模式，是真真切切的非黑即白，這種圖像只有一位深度：0就是純黑，1就是純白。

還有一種圖像叫灰度圖像，在生活中我們常把灰度圖像作為黑白圖像。事實上，灰度圖像有8位深度，（0，0，0，0，0，0，0，0）是純黑，（1，1，1，1，1，1，1，1）是純白，其余介于1至255之間的就是不同深度的灰度圖像。

彩色圖像就是RGB圖像，顧名思義，RED，GREEN，BLUE，這三種色彩疊加組合可以構成我們人眼看到的任何顏色，在計算機處理彩色圖像時，也是通過紅綠藍三個通道來進行，每個通道又各有八個深度，由此，我們知道，理論上計算機可以構成256的三次方種顏色！

肆 色彩空間轉換

hsv顏色模型更接近人感覺顏色的方式，H是色相，S是飽和度，V是亮度。

lab色彩空間：L：整張圖的亮度，a和b表示顏色多少，用于編碼顏色。

opencv提供了上百種顏色空間轉換方法，opencv做轉化時，用到了cvtColor函數。

該函數用兩個參數足以，第一個是圖像名稱，第二個是轉換方式。

例如，我已經讀入一個函數，

img = cv2.imread（path，way），

其中path是路徑，way是讀入方式，灰度圖，彩色圖還是加載alpha通道。

接著， gray=cv2.cvtColor（img，cv2.COLOR_BGR2GRAY） 這就完成了彩色圖像與灰度圖像之間的轉化。

其中，cv2.COLOR_BGR2GRAY這個方式，如果轉化后還想要csv，就cv2.COLOR_BGR2CSV，如果想變更通道順序，那么cv2.COLOR_BGR2RGB就可以了，很好玩。

圖像縮放用cv2.resize函數，例如變成400*400像素記得寫成cv2.resize（img，（400，400））。同樣如果想x方向縮小直接fx=0.5即可。

此外，圖像反轉，圖像保存，閾值化處理等也被opencv包裝成了函數，用起來也十分方便。
編輯：lyn