OpenCV入门：图像获取与基础变换实战

在"OpenCV自学记录（1）——图像处理基础（一）"中，作者强调了深度学习特别是图像分类和目标检测项目中图像处理基础知识的重要性。本文档旨在复习和整理图像处理的基本方法，并通过实践项目——基于OpenCV的车牌号识别，来加深理解。 首先，图像获取是基础环节。作者介绍使用`cv2.imread()`函数来读取图像，提供了三种常见模式：IMREAD_COLOR（默认，包含色彩信息）、IMREAD_GRAYSCALE（仅读取灰度图像）、IMREAD_UNCHANGED（包括透明度信息）。示例代码展示了如何读取、显示和保存图像。同时，通过`cv2.VideoCapture()`函数可以获取摄像头的实时图像，这对于监控或实时应用很有帮助。 图像变化部分涵盖了常见的操作，如移动（translation）、旋转（rotation）、改变大小（resizing）、翻转（flipping）以及剪裁（cropping）。这些操作对于图像预处理，调整视角或提取关键区域非常实用。例如，移动和旋转可以通过`cv2.warpAffine()`函数实现，而大小调整则使用`cv2.resize()`。 总结部分，作者提到`cv2.cvtColor()`函数用于颜色空间转换，这是处理不同颜色模式和应用特定算法前的必要步骤。在车牌号识别项目中，可能需要将彩色图像转换为灰度图像，以便于后续的特征提取和分析。 通过这个系列的学习，读者不仅能掌握OpenCV的基本图像处理功能，还能实际操作和应用到车牌识别这样的具体项目中，从而更好地为深度学习项目打下坚实的基础。学习过程中，不断实践和回顾理论知识是非常重要的，尤其是在图像处理这类需要动手操作的领域。