OpenCV与Tensorflow入门：图片处理与基础概念

本资源主要介绍了OpenCV和TensorFlow的入门知识，特别是针对初学者在使用这两个库进行图像处理和机器学习时的基本操作。首先，从配置开发环境开始，推荐使用Anaconda，并创建一个名为tensorflow36的环境，以便安装OpenCV和TensorFlow。 1. 图片读取与展示： - `cv2.imread()`函数是核心工具，它接受两个参数：文件名和图片读取类型。0表示读取为灰度图，1则读取为彩色图。通过这个函数，我们可以加载图片到内存中。 - `cv2.imshow()`用于显示图片，需要指定一个窗口名称和图片的原始数据。`cv2.waitKey(0)`函数确保程序暂停，以便观察图片，这对于实时预览至关重要。 2. 图片的写入： - 使用`cv2.imwrite()`方法保存图片，它需要文件名、图片数据和一个压缩质量参数。对于JPG格式，质量范围是0-100，PNG的压缩范围为0-9。理解不同图片格式的压缩选项有助于优化存储需求。 3. 像素操作基础： - 图像的颜色深度，如8-bit表示每个颜色通道（蓝、绿、红）使用8位二进制存储，每个通道的取值范围是0-255。 - 图片大小用像素数量描述，例如640x480表示水平和垂直方向上的像素数。RGB图片会增加一个通道，如640x480x3。 - PNG图片通常采用无损压缩，有额外的alpha通道用于透明度控制。 4. TensorFlow基础知识： - TensorFlow使用图(graph)来表示计算任务，通过Session执行这些任务。 - 张量(tensor)作为数据载体，是计算图的基本元素，可以表示多维数组或列表。 - 变量(Variable)用于维护模型的状态，feed和fetch机制允许在计算过程中传递和获取数据。 - 在TensorFlow中，节点(op)代表计算操作，它们接收输入Tensor，执行计算后产生输出。 本资源涵盖了OpenCV和TensorFlow的基础操作，包括图像处理的核心函数和TensorFlow的计算图模型。对这两个库的理解和掌握对于在计算机视觉和机器学习项目中应用至关重要。