OpenCV图像处理基础：读取、保存与像素操作

"OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多图像处理和计算机视觉的功能，如图像读取、保存、像素操作、图像显示、摄像机定标和三维重建等。" OpenCV库在图像处理领域广泛应用，其核心功能之一就是对图像的读取和保存。`imread`函数用于读取图像文件，支持多种格式如BMP和JPEG。函数接受两个参数，`filename`指定图像文件的路径，`flags`则用来控制读取图像的方式。当`flags`设置为0时，图像会被读取为单通道灰度图像；若`flags`大于0，通常会读取为三通道彩色图像。而`imwrite`函数则用于保存图像，它会根据文件扩展名自动确定图像类型。除了基本的BMP和JPEG，还支持PNG和TIFF等格式，能够保存16位图像。`imwrite`的参数`filename`是保存的文件名，`image`则是要保存的图像数据，可以是`InputArray`类型的变量。 在OpenCV中，图像数据通常被表示为`Mat`对象，它是一个二维数组，可以理解为图像的矩阵形式。`Mat`的构造函数允许我们创建不同尺寸和类型的矩阵。例如，`Mat M(2,2,CV_8UC3,Scalar(0,0,255))`创建了一个2x2的3通道8位无符号整型矩阵，初始化所有元素为RGB颜色值(0,0,255)，即蓝色。另外，`Mat`也能用于创建多维矩阵，如通过`int sz[3]={2,2,2}; Mat L(3,sz,CV_8UC(1),Scalar::all(0));`创建一个3维的2x2矩阵，所有元素初始化为0。 OpenCV还提供了强大的功能来进行摄像机定标和三维重建。`findChessboardCorners`函数是用于寻找图像中的棋盘格角点，这是摄像机定标的关键步骤。它接受四个参数：`image`是输入的包含棋盘格的图像，`patternSize`定义了棋盘格的行和列数，`corners`是输出的检测到的角点坐标，`flags`可以设置不同的标志以优化角点检测过程，比如`CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH`用于自适应阈值处理，提高角点检测的准确性。 这些只是OpenCV庞大功能集的一小部分，它还包括图像变换、特征检测、物体识别、视频处理等多种功能，是进行计算机视觉项目开发的重要工具。