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OpenCV入門 | 使用Python實現計算機視覺的第一步

2020-08-06 10:07

不久前，我為一個大學項目訓練了一個目標檢測模型，但說實話，除了它需要很多計算力以及需要長時間觀察我的訓練模型，我不記得其他太更多的東西了。

最近我對這些話題重拾了興趣，我決定重新開始學習，但這一次我會做筆記并分享我的學習經驗。

我想知道有一天我們是否能夠使用風格遷移將一種風格從一個數據復制到另一個數據而不損害其完整性。OpenCVOpenCV是一個開源庫，最初由Intel開發(fā)，它包含了支持計算機視覺和機器學習的便捷方法和函數。

在本文中，我將全神貫注地學習如何讀取圖像，如何在Jupyter notebook中顯示圖像以及如何檢查和更改其某些屬性。import cv2import numpy as npimport matplotlib．pyplot as plt讓我們從．imread開始加載圖片，然后我們可以使用．imshow在新窗口中顯示它。image ＝ cv2．imread（＇img．jpg＇）cv2．imshow（＇Some title＇， image）
cv2．waitKey（0）cv2．destroyAllWindows（）

waitkey和．destroyAllWindows方法對于在不崩潰的情況下運行代碼至關重要。第一個方法會告訴Jupyter繼續(xù)運行該塊，直到按下某個鍵，第二個方法將在程序的最后關閉窗口，回收內存資源。我們還可以嘗試使用Matplotlib．imshow來顯示圖像，它可以以內聯方式顯示圖像，而不是在新窗口中顯示。image ＝ cv2．imread（＇img．jpg＇）plt．imshow（image）

看起來很奇怪。顏色都弄亂了。OpenCV將圖像加載為Numpy數組，并且它們具有三個維度：紅色，綠色和藍色。維度通常稱為通道，它們保存的值介于0到255之間，代表每個像素的顏色強度。＞＞＞ print（type（image））＞＞＞ print（image．shape）
＜class ＇numpy．ndarray＇＞（776， 960， 3）也就是說是RGB，對吧？不對，這是BGR，其順序不同。Matplotlib使用RGB，這就是為什么我們的圖片看起來很奇怪。這也不是問題，因為OpenCV有一些非常方便的方法來轉換顏色。image ＝ cv2．imread（＇img．jpg＇）image ＝ cv2．cvtColor（image， cv2．COLOR＿BGR2RGB）
plt．imshow（image）