计算机视觉是人工智能最热门的应用领域之一。人工智能技术推动了自动驾驶、机器人和各种照片处理软件的大发展。目标探测技术也在稳步推进。生成性对抗网络也是近年来人们比较关注的一个问题。这些都在向我们展示计算机视觉在未来的发展前景是多么的无限。
让我们随着人工智能的发展登上高速列车。从这篇文章开始，我们将有一系列关于图像处理和目标检测基础知识的教程。本文是OpenCV入门课程的第一部分。完整的系列课程如下：
理解颜色模型并在图像上绘制图形(图像处理的基本操作)。基于。从特征检测到人脸检测(TBU)，本系列第一部分将从Opencv的安装开始，结合代码实践讲解颜色模型和图形绘制。为了您的方便，本教程的完整代码已经放在了Github上。
1、 OpenCV简介
图像处理是指对图像进行一些操作以达到预期效果的过程。我们可以类比数据分析，在数据分析过程中需要做一些数据预处理和特征工程。图像处理也是如此。我们通过图像处理来处理图片，以便从中提取一些更有用的特征。我们可以通过图像处理降低图像噪声，调整图像亮度、颜色或对比度。OpenCV是开源计算机视觉的缩写，由英特尔公司于1999年推出。它最初是用C/C编写的，所以你可能会看到更多用C而不是Python编写的教程。但是现在它在Python中也被广泛应用于计算机视觉。首先，让我们配置使用OpenCV的环境。安装过程如下：
pip安装opencv-python==3.4.2
pip安装opencv-contrib-python==3.3.1
安装后，您可以通过以下两个命令测试它是否正常工作。如果没有错误，那么就可以开始使用了！
导入cv2
cv2。__版本_ _
使用OpenCV的第一步是导入一个图像，如下所示。
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot导入为plt
%matplotlib内联
#导入图像
img=cv2.imread('burano.jpg ')
plt.imshow(img)
上图摄于意大利最美的岛屿之一——布拉诺。如果你去过这个地方，你可能会注意到这张照片中的一些不同之处。这确实和我们平时看到的Blano的照片有点不一样。这是因为OpenCV中颜色模式的默认设置顺序是BGR，与Matplotlib不同。因此，要在RGB模式下查看图像，我们需要将其从BGR转换为RGB，如下所示。
#将图像转换为RGB
img_rgb=cv2.cvtColor(img，cv2。颜色_BGR2RGB)
plt.imshow(img_rgb)
这张图是真的Blano，多美啊！
2、 不只是RGB
我们再来说说颜色模型。颜色模型是一个使用原色来构建全系列颜色的系统。这里有两种不同的颜色模型：加色模型和减色模型。加法模型使用光来表示计算机屏幕上的颜色，而减法模型使用墨水在纸上打印这些数字图像。前者由红、绿、蓝(RGB)组成，后者由蓝、品红、黄、黑(CMYK)四种原色组成。我们在图像中看到的所有其他颜色都是由这些原色组成的。因此，当图像分别由RGB和CMYK表示时，图像可以稍微不同地表示。如下图所示。
这两种颜色的模特是日常生活中最常见的。然而，在色彩模型的世界里，并不只有这两种色彩模型。在许多颜色模型中，灰度、HSV和HLS也是你在计算机视觉任务中经常看到的。
灰度非常简单。它通过黑白的强度来表示图像和形状，这也意味着它只有一个通道。要查看灰度图像，我们需要将颜色模型转换为灰色，就像前面对BGR图像的操作一样。
#将图像转换为灰度
img_gray=cv2.cvtColor(img，cv2。颜色_
BGR2GRAY) plt.imshow(img_gray, cmap = 'gray')实际上，RGB图像是由三个通道叠加而成的：R, G, b。所以如果我们把每个通道一个一个的描绘出来，我们就可以理解颜色通道是如何构成的了！
# Plot the three channels of the image fig, axs = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 3, figsize = (20, 20)) for i in range(0, 3): ax = axs[i] ax.imshow(img_rgb[:, :, i], cmap = 'gray') plt.show()观察上面的图片。这三幅图像展示了每个通道是如何组成的。在R通道图中，红色饱和度高的部分看起来是白色的。这是由于红色部分中的值接近255。在灰度模式下，值越高颜色就越白。你还可以使用G或B通道来检查这一点，并比较某些部分之间的差异。
HSV和HLS有一些不同。正如在上图看到的那样，他们有一个三维的表达，更类似于人类的感知方式。HSV代表色调、饱和度和色值。HSL代表色调、饱和度和亮度。HSV的中轴是色值，HSL的中轴是光量。沿着中心轴的角度，有色调和实际的颜色。与中心轴的距离属于饱和度。转换颜色模型的方法如下。
# Transform the image into HSV and HLS models img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) img_hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HLS) # Plot the converted images fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 2, figsize = (20, 20)) ax1.imshow(img_hsv) ax2.imshow(img_hls) plt.show()但是为什么要变换颜色？这些有什么用处？一个很典型的例子--车道检测。观察下图，不同颜色模式下的车道线。在计算机视觉任务中，我们利用掩膜（masking）进行多色模式转换。
图像处理是就是对图像数据进行预处理。它可以减少噪音，提取有用的颜色模型，从而简化分类和检测任务。因此，所有上述技术，包括我们稍后将讨论的技术，都是为了帮助模型更容易地实现检测。
3、 在图像上绘制图形
让我们在图像上添加一些图形。咱们这次代码示例中使用的图片来自巴黎"爱的墙"。上面用各种国际语言写满了"我爱你"。我们要做的是找到语言中的单词并用矩形标记它们。假如我们要定位韩语版本"我爱你"。首先， 复制原始图像并用cv2.rectangle()函数绘制一个矩形，同时给出左上角和右下角的坐标值。如下：
# Copy the image img_copy = img.copy() # Draw a rectangle cv2.rectangle(img_copy, pt1 = (800, 470), pt2 = (980, 530), color = (255, 0, 0), thickness = 5) plt.imshow(img_copy)使用cv2.circle()函数，画一个圆，圈出更多的韩语单词。我们需要指定它的圆心的点和半径的长度。
# Draw a circle cv2.circle(img_copy, center = (950, 50), radius = 50, color = (0, 0, 255), thickness = 5) plt.imshow(img_copy)我们还可以将文本数据放在图像上。使用cv2.putText()函数，我们可以指定文本的位置、字体样式和大小。
# Add text cv2.putText(img_copy, text = "the Wall of Love", org = (250, 250), fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, fontScale = 2, color = (0, 255, 0), thickness = 2, lineType = cv2.LINE_AA) plt.imshow(img_copy)4、 不止是图像
在上边的介绍中，我们选取意大利和法国的两张风景图作为示例。假如，我们想要画张地图把这些地方标出来。那么，首先我们要创建一个窗口并绘制图形。不一样的是这里不是通过指定点绘制图形而是通过点击响应。先试试绘制圆圈。首先创建一个函数，它将用位置和鼠标点击的数据绘制一个圆圈。
# Step 1. Define callback function def draw_circle(event, x, y, flags, param): if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: cv2.circle(img, center = (x, y), radius = 5, color = (87, 184, 237), thickness = -1) elif event == cv2.EVENT_RBUTTONDOWN: cv2.circle(img, center = (x, y), radius = 10, color = (87, 184, 237), thickness = 1)按下鼠标点击按钮时，使用cv2.EVENT_LBUTTONDOWN或cv2.EVENT_RBUTTONDOWN记录位置数据。把鼠标的位置设置为圆心(x, y)，并绘制圆圈。
# Step 2. Call the window img = cv2.imread('map.png') cv2.namedWindow(winname = 'my_drawing') cv2.setMouseCallback('my_drawing', draw_circle)设置一个地图作为窗口的背景，并将窗口命名为my_drawing。使用cv2.setMouseCallback()函数，在窗口和我们在步骤1中创建的函数draw_circle之间建立了一个连接。
# Step 3. Execution while True: cv2.imshow('my_drawing',img) if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: break cv2.destroyAllWindows()现在我们使用while循环执行窗口。if子句的执行条件是，当我们按下键盘上的ESC时，将窗口设置为关闭。
接下来尝试绘制一个矩形。由于在cv2.rectangle()函数中，矩形需要两个点来表示pt1和pt2，所以我们需要一个额外的步骤来设置第一个点击点为pt1，最后一个点击点为pt2。我们要用cv2.EVENT_MOUSEMOVE和cv2.EVENT_LBUTTONUP来检测鼠标的移动。
我们首先将drawing = False定义为默认值。当按下左键时，绘图变为true，我们将第一个位置设为pt1。如果正在绘图，它将以当前点为pt2，并在移动鼠标时继续绘制矩形。就像数字重叠一样。当左键打开时，绘图变为false，它将鼠标的最后一个位置作为pt2的最后一个点。
# Initialization drawing = False ix = -1 iy = -1 # create a drawing function def draw_rectangle(event, x, y, flags, params): global ix, iy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing == True: cv2.rectangle(img, pt1=(ix, iy), pt2=(x, y), color = (87, 184, 237), thickness = -1) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False cv2.rectangle(img, pt1=(ix, iy), pt2=(x, y), color = (87, 184, 237), thickness = -1)在步骤1中将draw_circle函数替换为draw_rectangle。请不要忘记在回调函数cv2.setMouseCallback()中进行更改。因此，整个代码脚本将如下所示。
import cv2 import numpy as np # Step 1. Define callback function drawing = False ix = -1 iy = -1 def draw_rectangle(event, x, y, flags, params): global ix, iy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN: drawing = True ix, iy = x, y elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE: if drawing == True: cv2.rectangle(img, pt1 = (ix, iy), pt2 = (x, y), color = (87, 184, 237), thickness = -1) elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP: drawing = False cv2.rectangle(img, pt1 = (ix, iy), pt2 = (x, y), color = (87, 184, 237), thickness = -1) # Step 2. Call the window img = cv2.imread('map.png') cv2.namedWindow(winname = 'my_drawing') cv2.setMouseCallback('my_drawing', draw_rectangle) # Step 3. Execution while True: cv2.imshow('my_drawing', img) if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: break cv2.destroyAllWindows()5、 总结与展望
本篇文章介绍了Opencv的安装、图像颜色模型的转换与图形绘制。下次，将介绍图像轮廓提出与目标检测等技术。敬请期待！