OpenCV-Python入门：图像处理基础操作实战

本文是一篇关于使用OpenCV库进行简单图像处理的Python入门教程，主要讲解了以下几个核心知识点： 1. **负片转换**：首先，作者引入了OpenCV和NumPy库，通过`cv2.imread`函数加载图像，并利用`cv2.imshow`显示原始图片。接着，通过`cv2.split`将RGB图像拆分成三个通道（红、绿、蓝）。为了实现负片效果，将每个通道的像素值与255减去原值相等，例如R通道变为255-R。然后，使用`cv2.imwrite`保存处理后的图像。最后，再次读取处理后的图像并显示。 2. **调节图片亮度与对比度**：这里提供了两种方法来调整图像的亮度和对比度。第一种方法是使用OpenCV的`cv2.addWeighted`函数，通过给定的权重参数`alpha`和`beta`，结合原始图像和全黑图像（0矩阵），实现亮度和对比度的线性调整。第二种方法则是通过循环遍历图像的每一个像素，对每个通道应用公式`alpha * img[i,j,k] + beta`，并确保结果在0到255的范围内。 3. **其他图像处理技术**： - **图像裁剪**：虽然这部分没有具体代码示例，但可以推测后续章节可能介绍了如何使用OpenCV的切片功能或者ROI（Region of Interest）来剪裁图像。 - **图像尺寸变换**：包括缩放、平移等操作，OpenCV提供如`cv2.resize`或`cv2.warpAffine`等函数来实现。 - **图像旋转**：通过计算旋转矩阵，然后应用`cv2.warpAffine`来改变图像的角度。 - **图像添加噪声**：这通常涉及到生成随机噪声并向图像中添加，OpenCV中有现成的函数如`cv2.randn`。 - **图像模糊与滤波**：OpenCV提供了多种滤波器，如高斯滤波（`cv2.GaussianBlur`）、中值滤波（`cv2.medianBlur`）等，用于平滑图像或去除噪声。 这些操作都是图像处理的基础技能，对于初学者来说，它们不仅有助于理解OpenCV的工作原理，还能应用于实际项目中，如计算机视觉、机器学习前的数据预处理等。同时，文中提到的参考书《Python人脸识别——从入门到工程实践》表明，图像处理是人脸识别项目的一个重要组成部分，进一步深入理解这些技术对于开发实际应用至关重要。