Python数字图像处理初步：OpenCV入门

"实验1 Python数字图像处理初步20191" 本次实验主要涉及的是使用Python结合OpenCV库进行数字图像处理和视频处理的基础操作。实验的目标是学习和掌握OpenCV-python的安装方法，以及利用Python与OpenCV进行图像和视频的读取、显示和保存等基本操作，同时涵盖在OpenCV中进行简单的绘图和鼠标事件处理。 首先，OpenCV-python的安装通常通过Anaconda这个开源Python发行版来完成。Anaconda不仅包含了Python解释器，还包含了大量的科学计算包和它们的依赖项。安装Anaconda后，可以通过创建和激活虚拟环境来管理不同的Python版本和配置。例如，你可以选择安装Python 2.7或3.7版本，并在相应环境中安装必要的库。 安装numpy是OpenCV的前提，因为OpenCV在处理图像时会用到这个数值计算库。在激活的虚拟环境中，使用`pip install numpy`命令即可安装numpy。然后，通过在Python交互环境下导入numpy包，检查安装是否成功。 接下来是安装OpenCV-python。这需要设置系统环境变量，添加Anaconda安装路径到Path中，以便系统能够找到相关的可执行文件。之后，使用conda命令创建一个名为OpenCV的虚拟环境，并激活它。最后，在激活的环境中使用`pip`安装OpenCV-python。 完成OpenCV的安装后，实验将进入图像和视频处理的部分。这包括： 1. **图像读取与保存**：使用OpenCV的`cv2.imread()`函数读取图像文件，`cv2.imshow()`显示图像，而`cv2.imwrite()`则用于将图像保存到本地。这些函数是图像处理的基本操作，对于后续的图像分析和处理至关重要。 2. **读取与保存视频文件**：OpenCV同样提供了处理视频的功能。`cv2.VideoCapture()`用于打开视频文件，`cap.read()`读取每一帧，`cv2.imshow()`显示帧内容，而`cv2.VideoWriter()`则用于创建一个对象来写入视频文件。理解这些函数的工作原理和参数设置对于视频处理是非常重要的。 3. **绘制文字**：在图像上绘制文字是图像注释和信息展示的一个常见需求。OpenCV的`cv2.putText()`函数可以实现在图像上写入文本，包括设置字体、颜色、位置等属性。 实验还将涉及对OpenCV中简单图形绘制的理解，如线条、矩形、圆等，以及如何处理鼠标事件，这可以帮助实现用户交互式的图像应用。通过这些基础操作的学习，可以为进一步的图像处理、计算机视觉算法的实现打下坚实的基础。