PyCharm+OpenCV图像处理：图像处理与计算机视觉实战项目大集合

# 1. 图像处理基础

图像处理是计算机视觉的基础，它涉及对数字图像进行操作以增强其质量或提取有意义的信息。本节将介绍图像处理的基本概念和技术，为后续的计算机视觉实战奠定基础。

### 1.1 数字图像表示

数字图像由像素组成，每个像素代表图像中一个特定位置的颜色或强度值。像素通常存储为 8 位无符号整数，范围为 0（黑色）到 255（白色）。图像的尺寸由像素的宽度和高度定义。

### 1.2 图像格式

图像可以存储在各种格式中，例如 JPEG、PNG 和 BMP。每种格式都有其优点和缺点，例如压缩率、图像质量和支持的色彩空间。

# 2. OpenCV图像处理实战**

**2.1 图像读取与显示**

**2.1.1 OpenCV读取图像**

OpenCV提供了`cv2.imread()`函数读取图像，该函数接收两个参数：

- `filename`：图像文件路径
- `flags`：读取标志，用于指定图像读取方式

常用的读取标志：

| 标志 | 描述 |
|---|---|
| `cv2.IMREAD_COLOR` | 读取彩色图像 |
| `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` | 读取灰度图像 |
| `cv2.IMREAD_UNCHANGED` | 读取原始图像，包括alpha通道 |

**代码块：**

import cv2

# 读取彩色图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 读取灰度图像
gray_image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

**2.1.2 图像显示与保存**

**图像显示：**

OpenCV提供了`cv2.imshow()`函数显示图像，该函数接收两个参数：

- `window_name`：显示窗口的名称
- `image`：要显示的图像

**代码块：**

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**图像保存：**

OpenCV提供了`cv2.imwrite()`函数保存图像，该函数接收两个参数：

- `filename`：保存图像的文件路径
- `image`：要保存的图像

**代码块：**

# 保存图像
cv2.imwrite('saved_image.jpg', image)

**2.2 图像基本操作**

**2.2.1 图像转换**

OpenCV提供了多种图像转换函数，包括：

- `cv2.cvtColor()`：颜色空间转换
- `cv2.resize()`：图像缩放
- `cv2.flip()`：图像翻转

**代码块：**

# 将BGR图像转换为RGB图像
rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 将图像缩小到一半
scaled_image = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

# 将图像水平翻转
flipped_image = cv2.flip(image, 1)

**2.2.2 图像裁剪与合并**

OpenCV提供了`cv2.roi()`函数裁剪图像，该函数接收两个参数：

- `image`：要裁剪的图像
- `roi`：裁剪区域，由`(x, y, width, height)`元组指定

OpenCV提供了`cv2.hconcat()`和`cv2.vconcat()`函数合并图像，分别用于水平和垂直合并。

**代码块：**

# 裁剪图像
cropped_image = image[y:y+h, x:x+w]

# 水平合并两张图像
horizontal_concat = cv2.hconcat([image1, image2])

# 垂直合并两张图像
vertical_concat = cv2.vconcat([image1, image2])

**2.3 图像增强**

**2.3.1 图像亮度与对比度调整**

OpenCV提供了`cv2.addWeighted()`函数调整图像亮度和对比度，该函数接收三个参数：

- `src1`：原始图像
- `alpha`：亮度调整系数
- `beta`：对比度调整系数

**代码块：**

# 增加图像亮度
brightened_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, None, 0, 0)

# 降低图像对比度
contrasted_image = cv2.addWeighted(image, 0.5, None, 0, 0)

**2.3.2 图像锐化与模糊**

OpenCV提供了`cv2.GaussianBlur()`函数模糊图像，该函数接收三个参数：

- `image`：要模糊的图像
- `kernel_size`：