简介

对于主攻计算机视觉的我们来说，对图片处理几乎时时刻刻都在进行。但在复现了几个网络后，我开始对整个网络过程中，图片到底是怎么变换的产生好奇。因此，在实验室中借阅了本相关的书籍（《Opencv算法精解-基于Python与C++》），通过一段时间的学习，整理。总算大致了解了图片在计算机上的各种转换过程。尤其在学习完之后，原来如此之情油然而生。因此，在这里，希望研究本方向的其他同学(特指入门者，资深学者请忽略）能先了解图片的原理之后，再开始入门深度学习。为方便大家，我在此做了一些总结，可以省去大部分时间，以及有些书籍中的opencv版本过低，某些算法已经改变。希望本篇博客能给大家带来帮助，也欢迎大家指出问题。

目录

Opencv简介图像数值化几何变化对比度增强图像平滑阈值分割形态学处理

Opencv简介

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。

Opencv的应用领域

OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。

图像数值化

（之后的所有图片处理，都将以上图为原图）

Numpy中的ndarrayOpencv中的Mat灰度图像数字化彩色图像数字化

1.Numpy中的ndarray

函数说明

转化为数组形式：np.array(object,dtype=None,copy='K',subok=False,ndmin=0)创建元素为0的数组：np.zeros(shape,dtype=float)创建shape同x的0数组：np.zeros_like(x)创建元素为1的数组：np.ones(shape,dtype=float)创建shape同x的1数组：np.zeros_like(x)

2.Opencv中的Mat

基本构成：行数（高），列数（宽），通道数（高）以及数据类型Mat(int rows,int cols,int type) type的基本类型： CV_8UC(n),CV_8SC(n),CV_16SC(n),CV_16UC(n),CV_32SC(n),CV_32FC(n),CV_64FC(n) 构成说明： 前面的数字代表所占的bit数, U:unsign char S:sign int F:float C(n)则代表了n通道 例如： CV_16SC3 代表着2个字节的sign int,通道数为3的类型（1byte = 8bit） （注意：这里的构造函数，只给出了三个参数，并没有给出通道数的构建，其实这已经包括在type的定义中，这主要涉及到了opencv中的type设定）

3.灰度图像数字化

所谓的数字化，其实就是化成同行同列的二维数组，而每个坐标存的就是相关的灰度值（0-255） (为什么是0-255？就像上面所说，一个字节存放8bit，而图的储存都是以uint8类型存放，同时计算机时按照二进制存放数值，也就是2的8次方，也就是256）

补充：色彩深度与灰阶

色彩深度灰阶色彩深度（Depth of Color），色彩深度又叫色彩位数。视频画面中红、绿、蓝三个颜色通道中每种颜色为N位，总的色彩位数则为3N，色彩深度也就是视频设备所能辨析的色彩范围。目前有18bit、24bit、30bit、36bit、42bit和48bit位等多种。24位色被称为真彩色，R、G、B各8bit，常说的8bit，色彩总数为1670万，如手机参数，多少万色素就这个概念。通常来说，液晶屏幕上人们肉眼所见的一个点，即一个像素，它是由红、绿、蓝（RGB）三原色组成的。每一个基色，其背后的光源都可以显现出不同的亮度级别。而灰阶代表了由最暗到最亮之间不同亮度的层次级别。把三基色每一个颜色从纯色（如纯红）不断变暗到黑的过程中的变化级别划分成为色彩的灰阶，并用数字表示，就是最常见的色彩存储原理。这中间层级越多，所能够呈现的画面效果也就越细腻。以8bit 为例，我们就称之为256灰阶。

调用函数： cv2.imread(filename,flag)

filename:文件名flag:读入方法常用：0相当于灰度读入，1相当于彩色读入

具体flag类型：

实例：

3.彩色图像数字化

原理同上，不多说，直接展示实例。 实例：

补充：通道的分离与组合

图片解析： 从图中可看出，每三个BGR就组成了一张图片的一列。因此，实际上可将图片看成一个长方体（如下图，自画图，可能不咋地）。而分离与结合也是基于这三个通道展开。

分离（split（））

问题： 为什么得到的是三张不同的灰度图？不是已经分离出RGB通道了，应该是红色图，蓝色图，绿色图。

解答 当调用 imshow（R）时，是把图像的R，G，B三个通道的值都变为R的值，所以图像的颜色三通道值为（R，R，R）同理 imshow（G）和imshow（B）所显示d图像的颜色通道也依次为（G，G，G）和（B，B，B）。而 当三个通道d值相同时，则为灰度图。（注意：在opencv中是按照bgr，而不是rgb，因此在提取时需要特别注意）。

合并（merge（））

几何变化

平移放大，缩小旋转投影，极坐标

仿射变化

主要是指平移，缩放，旋转，反转，错切五种 原理解析 我们可以将一张图片看成是由无数个点组成的。因此，要实现以上变化，则可以看成对无数个点的操作。从而完成整张图的变换。

单点操作 推导（引用矩阵变换） 过程 其中A成为仿射变换矩阵。 参数解析

a,d代表x,y的放大倍数，当m,n都为0时，代表以远点为中心缩放，否则代表(m,n)为中心缩放。（一般情况下，b,c为0）m,n代表平移距离特别的，可进行符合运算，即先平移，再放大，再平移等（需特别注意矩阵的结合律等）

旋转

将B点从θ旋转阿尔法到B’ 首先，由图可得： 之后，通过上式可知： 由此可知，放射变化矩阵A为 特别的，当绕（m，n)旋转时：

补充：插值算法

具体几个算法可在此博客中查看 在进行变化之后，会使某些坐标的值损失，因此需要进行插值。具体的算法原理在上面的链接中已经非常详细了。因此，在这里主要手写实现一下：最邻近插值以及双线性插值算法。

最邻近插值 双线性插值

应用

投影

原理相同，不过实在原来的仿射变换矩阵上添加了第三行z(在空间中进行仿射变换）。 步骤

通过四个点的投影前投影后的对比，求出变换矩阵利用变换矩阵对全图进行计算

极坐标变换

该转化过程可回忆高中的极坐标转换（圆的方程），直角坐标系上的圆转化为极坐标上的直线，从而实现了图像的变换。 这是一个opencv4的例子

直角坐标系转换成极坐标cv2.cartTopolar(array,angleInDegress(角度或者弧度）)极坐标转换成直角坐标系 cv2.polarTocart(同上)线性极坐标(cv2.linearPolar(img，center,maxRadius,flags))对数极坐标(cv2.logPolar(img,cemter,M,flags))

原图 极坐标 线性极坐标 对数极坐标 至此，上半部分的内容结束了，下半部分则解释一下：对比度增强，图像平滑，阈值分割，形态学处理等剩下部分。