图像基础知识 —— Opencv图像处理
1、数字图像概念
- 数字图像：
- 数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示，由数组或矩阵表示；
- 数字图像可以理解为一个二维函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中x和y是空间（平面）坐标，而在任意坐标处的幅值f称为图像在该点处的强度或者灰度；
- 图像处理目的：
- 改善图示的信息以便于人们解释；
- 为存储、传输和表示而对图像进行的处理；
2、数字图像起源
- 最早应用的行业
- 媒体（报纸业）
- 最早应用的时间
- 20世纪20年代（1921年）
- 最早“数字图像处理”系统的用途
- 通过海底电缆，将图像从伦敦传输至纽约。客观的讲，当时的应用并不涉及“数字图像处理”，而是“数字图像传输”
3、常见的成像方法
- 电磁波谱
- 光子即光量子，电磁辐射的量子，E=hfE=hfE=hf，其中，h为普朗克常量，f为光的频率，普朗克常数的值约为：h=6.62∗10−34j⋅sh=6.62*10^{-34}j·sh=6.62∗10−34j⋅s，单位为焦(J)·秒(s)。
- 光速波长与频率的关系：v=fλv=f\lambdav=fλ
- 波长与能量的关系E=hc/λE=hc/\lambdaE=hc/λ
- c=光速
4、数字图像应用
传统领域
- 医学、空间应用、生物学、军事
最新领域
- 数码相机（DC）、数码摄像机（DV）
- 指纹识别、人脸识别、虹膜识别
- 互联网、视频、多媒体等
- 基于内容的图像检索、视频检索、多媒体检索
- 水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等
图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或者一组图像之间的相互转换的过程，包括图像滤波，图像识别，图像分割等问题；
计算机视觉主要研究映射到单幅或多幅图像上的三维场景，从图像中提取抽象的语义信息，实现图像理解是计算机视觉的终极目标；
人工智能在计算机视觉上的目标就是解决像素值和语义之间的关系，主要的问题有图片检测，图片识别、图片分割和图片检测；
5、Opencv介绍
- OpenCV于1999年由Intel建立；
- 开源发行的跨平台计算机视觉库；
- 操作系统：Linux、Windows、Android、Mac OS；
- 构成：C函数和少量C++类；
- 接口：Python、Java、MATLAB等语言；
- opencv是数字图像处理和计算机视觉领域最常见的工具包，是学习，科研，企业项目开发的好帮手；
5.1 Opencv环境安装
- Python安装——推荐3.6版本python
- Jupyter Notebook安装
- 打开命令行cmd；
- 更新pip：python -m pip install --upgrade pip；
- 安装jupyter：匹配install jupyter；
- 安装Opencv-python：
- 打开命令行cmd；
- pip install opencv-contrib-python；
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