计算机视觉基础：OpenCV图像处理详解

"李立宗的《计算机视觉40例》是关于计算机视觉的一个课程，主要聚焦于使用OpenCV库进行图像处理。本资源包含了该课程的第三章内容，涵盖了一系列OpenCV的基础操作和核心概念，包括安装OpenCV、读取与显示图像、图像保存、像素处理、通道操作、图像大小调整、感兴趣区域（ROI）、掩模操作、色彩空间处理、滤波技术以及形态学变换。" 在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛应用的开源库，它提供了丰富的功能来处理和分析图像。在第三章中，首先讲解了如何通过`pip install opencv-python`命令来安装OpenCV库，这是Python编程环境中安装OpenCV的标准方式。 接着，介绍了如何读取图像，这通常通过调用`cv2.imread()`函数完成，该函数返回一个表示图像的矩阵。同时，学习了如何使用`cv2.imshow()`函数显示图像，并结合`cv2.waitKey()`函数控制程序的执行，以及`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有打开的窗口。 在图像基础部分，还涵盖了保存图像的方法，如`cv2.imwrite()`函数，它接受图像矩阵和文件名作为参数，可选地还可以设置保存参数。 图像处理方面，包括了像素级操作，如修改单个像素的值，以及通道处理，OpenCV中图像通常由BGR三通道组成，可以单独对每个通道进行操作。此外，还介绍了调整图像大小的函数，这对于缩放图像或适应不同显示尺寸非常有用。 在ROI（感兴趣区域）部分，学习了如何选择图像中的特定区域进行处理，这对于目标检测或局部分析至关重要。掩模操作是图像处理中的重要工具，包括创建和应用掩模进行图像的乘法运算、逻辑运算，以及将掩模作为函数参数来处理图像。 色彩空间是计算机视觉中的另一个关键概念，本章讲解了色彩空间的基础，如RGB、HSV等，并演示了如何使用OpenCV进行色彩空间转换。例如，通过色彩空间转换可以方便地识别特定颜色，如获取皮肤色范围。 滤波处理是平滑图像和去除噪声的关键技术，包括均值滤波、高斯滤波和中值滤波。这些滤波器有不同的特点，适用于不同的图像处理场景。 最后，介绍了形态学操作，包括腐蚀和膨胀，它们常用于形态学图像分割和去除噪声。此外，还有更复杂的通用形态学函数，可以实现更精细的图像结构分析和处理。 李立宗的《计算机视觉40例》第三章深入浅出地讲解了OpenCV的基本操作，为后续的深度学习和计算机视觉实践打下了坚实的基础。