一、OpenCV介绍

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它主要用于实时的图像处理和计算机视觉任务。虽然OpenCV本身更多地聚焦于图像处理和视觉任务，但它也提供了与机器学习相关的功能，使得开发者能够利用它来执行一些基本的机器学习任务。

二、OpenCV运用

OpenCV广泛应用于图像处理、视频分析、目标检测、机器学习等多个领域。这里我们解析为大家介绍图像处理等相关运用。

1.提取与合并通道

这段代码通过提取颜色通道，并对其进行分离，然后进行显示与合并的各种操作。

import cv2
a = cv2.imread(r'./2.png')
# 提取颜色通道
a1 = a[:, :, 0]  # B
a2 = a[:, :, 1]  # G
a3 = a[:, :, 2]  # R
# 或者使用cv2.split()分离
b, g, r = cv2.split(a)

# 显示蓝色通道图像
cv2.imshow('result', b)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

# 合并通道
img = cv2.merge((b, g, r))
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

• 访问通道：首先使用索引直接访问了图像的蓝色、绿色和红色通道，并分别将它们存储在a1、a2和a3中。
• 通道分离：使用cv2.split()函数将图像a的三个颜色通道分离，并分别存储在b、g和r中。
• 显示通道：使用cv2.imshow()函数显示了蓝色通道的图像，并等待10秒钟，以便用户有足够的时间查看图像，之后创关闭建的窗口。
• 合并通道：使用cv2.merge()函数将b、g、r（这些已经是分离后又正确对应的颜色通道）合并回了一个三通道图像img，然后显示了这个图像。由于b、g、r是通过cv2.split()从原始图像a中正确分离出来的，因此合并后的图像img将与原始图像a完全相同。

2.图片打码

这段代码尝试将一个随机生成的 100x100x3 数组（即一个包含随机颜色值的 100x100 像素的图像块）赋值给原始图像 a 的一个特定区域，进行图片打码。

import cv2
import numpy as np
a = cv2.imread(r'./2.png')
a[100:200,200:300] = np.random.randint(0,256,(100,100,3))#矩阵赋值必须是相同大小
cv2.imshow('dama',a)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

• 矩阵赋值：随机赋值并在图片a中对应位置显示，0~256指赋值位置颜色范围，100*100是像素大小，3 代表红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）通道。
  

3.图片组合与缩放

这段代码完成了图片的组合与缩放。

import cv2
a =cv2.imread('2.png')
b = cv2.imread('30.png')
#图片组合
b[200:300,200:300] = a[150:250,150:250]
cv2.imshow('zuhe',b)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
# 图片缩放
a_new = cv2.resize(a,(1000,500))
# a_new = cv2.resize(a,dsize=None,fx=1.5,fy=1.5)
cv2.imshow('a_new',a_new)
cv2.waitKey(10000)

• 读取图像：读取两个图像文件，并将它们分别存储在变量 a 和 b 中。
• 图像组合：通过数组切片的方式，从图像 a 中提取一个区域，将这个区域复制到图像 b 的指定位置，实现图像的组合。
• 缩放图像：将图像 a 的大小调整为1000x500像素。这个操作不会改变原始图像 a，而是创建一个新的图像 a_new 来存储缩放后的结果。（或者通过注释的方法来改变图像大小与原图的倍数）

4.图像运算

# 当像素大于255时，自动模256回绕
a = cv2.imread('2.png')
b = cv2.imread('30.png')
c = a+10
cv2.imshow('yuantu',a)
cv2.imshow('tupian', c)
cv2.waitKey(10000)

c = a[50:450, 50:400] + b[50:450, 50:400]
cv2.imshow('a+b', c)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()
# 当像素大于255时，该值为255
a = cv2.imread('2.png')
b = cv2.imread('30.png')
b = cv2.resize(b, (400, 400))
a = cv2.resize(a, (400, 400))
c = cv2.add(a, b)
cv2.imshow('a+b', c)
cv2.waitKey(10000)
cv2.destroyAllWindows()

• 不解决溢出：将图像a的每个像素值加10，同时将图像a和b的特定区域相加，但未处理溢出。超过255，在OpenCV中，它们会自动回绕到0-255的范围内。
• 解决溢出：使用cv2.add()函数来相加两个图像。这个函数会处理溢出，确保结果图像的像素值不会超过255（即，任何超过255的像素值都会被截断为255）。

三、总结

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，可以轻松对图片进行处理。深度学习和OpenCV的结合可以充分利用两者的优势，提高图像处理的效率和效果。这种结合使得图像处理系统更加灵活和强大，能够应对各种复杂的视觉任务。