计算机视觉 【第一篇】 图像学基础

计算机视觉 【第一篇】 图像学基础

 

1 安装相关的库

# 安装相关的库
# pip install cmake
# pip install scikit-image
# pip install dlib #  conda install -c conda-forge dlib
# pip install face_recognition
提示：dlib 进入conda官网：https://anaconda.org/conda-forge/dlib

import face_recognition
import cv2

 

2 RGB图片

2.1 write_rgb_image

import numpy as np    #  科学运算库
import cv2 # 计算机视觉库

# 1. 实例化代表图片的列表数据
image_list = [
    [[0, 0, 255], [0, 0, 255]],
    [[0, 255, 0], [0, 255, 0]],
    [[255, 0, 0], [255, 0, 0]],
]
# 2. 把列表数据转换成numpy中的数组
image_arry = np.array(image_list)
# 3. 把转化好的数组对象写入到特定的文件中
cv2.imwrite("images/demo3x2.png", image_arry)

2.2 show_rgb_image

import cv2

# 使用opencv读取刚刚写入的图片，查看像素内容，查看形状或者说维度信息

# 1.通过opencv库读取图片
src = cv2.imread("images/demo3x2.png")
# 2. 查看像素内容
print(src)
# 3. 查看维度信息
print(src.shape) # (3, 2, 3)

2.3 rgb_to_gray(转为灰度图片)

# 彩色图片转化为灰度图片,并查看维度信息-->降维操作

import cv2

# 1 转为灰度图片，并保存
rgb_cat = cv2.imread("images/cat.png")
gray_cat = cv2.cvtColor(rgb_cat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite("images/cat_gray.png", gray_cat)

# 2. 查看像素内容
print(gray_cat)
# 3. 查看维度信息
print(gray_cat.shape)