各位亲爱的读者，博主：
大家好，我是涵子。今天我们继续讲讲opencv，讲讲其中numpy的秘密。如果不清楚上一章的内容，请从链接或者主页回去先读一遍之前的文章，否则今天的内容很难理解。
【涵子来信&python大全】——第二季——opencv第二篇_渴望学习和编程的涵子的博客-CSDN博客
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还有，如果pip有问题的话，请复制下面两段代码在cmd命令窗口输入！
pip install opencv-python
pip install numpy
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目录
一、ndarray
1.1.什么是ndarray？
1.2.创建与使用ndarray
1.3.opencv的存储格式
二、颜色通道
2.1.色彩空间
2.2. BGR色彩空间
2.3 GRAY色彩空间
2.4 HSV色彩空间
三、答疑解惑与参考资料
3.1.参考资料
3.2.答疑解惑
3.2.1.请问为什么我在自己写完程序后报错了？
3.2.2.为什么我的程序报错了，不能运行?
一、ndarray
1.1.什么是ndarray？
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。
ndarray 内部由以下内容组成：
-
一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。
-
数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
-
一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。
-
一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要"跨过"的字节数。
ndarray 的内部结构:
跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。
1.2.创建与使用ndarray
创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)或者来一个更加明确的例子：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print(a)输出结果如下：
[1 2 3]还有一个多维度的例子（类似于列表中的二维列表和三位列表等等）
# 多于一个维度
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print (a)输出结果如下：
[[1 2]
[3 4]]还有一个最小维度的例子
# 最小维度
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin = 2)
print (a)
输出如下：
[[1 2 3 4 5]]1.3.opencv的存储格式
还记得之前的程序吗？
import cv2
img = cv2.imread(r'C:\Users\Designer\Desktop\Bruce\pic.jpg')
cv2.imshow('demo', img)
cv2.waitKey(0)
只需在imshow后面加入一个print(img)就可以了
import cv2
img = cv2.imread(r'C:\Users\Designer\Desktop\Bruce\pic.jpg')
cv2.imshow('demo', img)
print(img)
cv2.waitKey(0)
看看结果：
[[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
...
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]
[[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]
...
[255 255 255]
[255 255 255]
[255 255 255]]]因为其中的内容太多，就用...代替了（程序中输出时也是这样的）
二、颜色通道
2.1.色彩空间
色彩空间是人类为了描述不同频率的光，而建立出的色彩模型。不同通道的表示方式有所不同。
除了OpenCV默认的BGR色彩空间，还有两个常用的色彩空间：HSV色彩空间和GRAY色彩空间。
其中HSV色彩空间和BGR色彩空间都可以表示彩色色彩空间，都是使用三维数组表示的。而GRAY色彩空间在只能表示灰度图像。
2.2. BGR色彩空间
BGR色彩空间是OpenCV默认的色彩空间。众所周知,BGR色彩空间有三个通道。该色彩空间是基于B（l蓝色），G（绿色），R（红色）而言的。像素数组内每个数据的值都在[0,255]内。
2.3 GRAY色彩空间
GRAY色彩空间即灰度图像的色彩空间。像素数组中，可以是从0到255的 256个数字，每个数值表示从黑变白的颜色深浅程度。0表示纯黑色，255表示纯白色，数值越大越趋于白色。
2.4 HSV色彩空间
BGR色彩空间是基于三基色（红，绿，蓝） 而言的。而HSV色彩空间是基于色调(H)，饱和度(S)和亮度(V) 而言的。
三、答疑解惑与参考资料
3.1.参考资料
NumPy Ndarray 对象 | 菜鸟教程 (runoob.com)https://www.runoob.com/numpy/numpy-ndarray-object.htmlOpenCV之 BGR、GRAY、HSV色彩空间&色彩通道专题 【Open_CV系列（三）】_侯小啾的博客-CSDN博客_bgr hsvhttps://blog.csdn.net/weixin_48964486/article/details/123758373
3.2.答疑解惑
3.2.1.请问为什么我在自己写完程序后报错了？
如果你的错误是这个：
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#1>", line 1, in <module>
numpy.array([1,2,3])
NameError: name 'numpy' is not defined那就是你在import的时候用了as np，但是你在调用的时候却写了numpy，所以会报错
3.2.2.为什么我的程序报错了，不能运行?
可能是因为你的文件名和库名重合了，所以才会报错。详情请见下面文章：
python笔记：代码规范 和 我的三月总结_渴望学习和编程的涵子的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/B20111003/article/details/125329242?spm=1001.2014.3001.5502恭喜大家走出了学习opencv的第二步！希望大家持之以恒，送大家一句名言：
Stay foolish, stay kind.
好的，今天的内容就到这儿了！我们下一期再见！
涵子
2023/1/13
