PYTHON_opencv 歷程總覽 - updating

OpenCV 是一個在影像與圖像處理上非常實用且方便的一個工具，其龐大程度已經可以算是一個平臺，支援了各式各樣的編程語言，當然 Python 也是包含其中的“之一”，這個包集成了許多當下流行的圖像處理算法，成爲了他們呼叫函數的其中一個部分，不用我們用戶單獨的去設置函數細節，是個非常暖心的包。

使用了這個模塊做圖像處理一段時間了，總是隻有看到最後的結果與呼叫的函數對應功能，漸漸的這些處理過程被埋在了 opencv 處理的背後，爲了徹底親身經歷一遍圖像處理的過程，我 ps 了一張高 4 pixels，寬 3 pixels 的圖片（如下面圖片旁邊的那一“點”），由於原圖太小了，在其“點”的左邊放大顯示像素的樣貌：

              

當使用了 cv2.imread('path', 1) 把圖片讀入 opencv 裏面之後，代碼與結果如下：

>>> import cv2
>>> path = '/home/abc/Desktop/opencv_example.png'
>>> img = cv2.imread(path, 1)
>>> img
array([[[ 40, 180, 200],
        [255, 255, 255],
        [250, 180, 100]],

       [[150,  50,  70],
        [200, 120,  80],
        [140,  40, 200]],

       [[140, 200, 200],
        [  0,   0,   0],
        [ 30, 200, 250]],
        
       [[ 90, 160, 220],
        [  0,  40, 200],
        [ 20, 220,  80]]], dtype=uint8)

>>> img.shape
(4, 3, 3)

>>> type(img)
<class 'numpy.ndarray'>

>>> img.size
36

>>> img.dtype
dtype('uint8')

縮小圖片之後導入 opencv 裏面的結果簡直是一目瞭然了！原來在 array 裏面的樣子就是把圖片翻了一個角度側着看的，而從圖裏面對應到的顏色看來，也就可以知道 opencv 在排部圖像顏色順序上採用的是 BGR 的方法（跟 matplotlib 這個包在操控圖片是偶的順序 RGB 是不同的，需要被轉換）