OpenCV与Tensorflow入门：图片处理与基础操作详解

本资源主要介绍了如何在Python中使用OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 和 TensorFlow 开始编程。首先，你需要配置一个开发环境，如Anaconda，建议使用清华镜像加速依赖包的下载，并创建一个名为tensorflow36的虚拟环境，安装OpenCV和TensorFlow。 在OpenCV部分，关键知识点包括： 1. 图片读取：`cv2.imread()`函数用于加载图片，它需要两个参数：文件名和读取模式，0表示读取为灰度图像，1表示读取为彩色图像。 2. 显示图片：`cv2.imshow()`用于在窗口中显示图片，它接受窗体名称和图片数据作为参数。 3. 程序暂停：`cv2.waitKey(0)`用于暂停程序，确保图片能够显示出来。 4. 图片写入：`cv2.imwrite()`用于保存图片，需要文件名、图片数据和可选的质量参数，不同格式有不同的压缩范围，如JPEG为0-100，PNG为0-9。 5. 像素操作：8位色彩深度解释为每个颜色通道（红、绿、蓝）占用8位二进制，范围是0-255。图片大小通过像素计数表示，例如640x480代表宽度640像素，高度480像素。 6. 图像格式：PNG支持无损压缩，包含一个alpha通道，而JPEG则不包含透明度信息。 TensorFlow部分介绍的是基础概念： - 使用图(graph)来表达计算流程，图在Session中执行。 - 张量(tensor)作为数据单元，表示数据并有静态类型和形状。 - 变量(Variable)用于存储状态，可以在图中维护计算过程中的状态。 - `feed`和`fetch`允许动态赋值和获取数据，用于控制图中的操作。 - 在计算图中，节点(op)执行计算并产生新的张量。 这个资源提供了一个结合OpenCV和TensorFlow进行图像处理入门的实用指南，涵盖了从环境配置到基本操作的全面内容。通过这些知识点，读者可以开始构建自己的计算机视觉应用，并理解这两种库在深度学习项目中的核心作用。