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第1 课 计算机图像处理基础
OpenCV （Open SourceCaptureVision）是一个免费的计算机视觉库，可通过处理图像和
视频来完成各种任务，比如显示摄像头输入的信号以及让机器人识别现实生活中的物体。
虽然python 有自带的图像处理库PIL，但是其功能比OpenCV 弱了很多。OpenCV 提供
了完整的Python 接口，在我们提供的镜像系统中已经集成了Python3.5和python-opencv 库
文件。大家可以直接使用这个强大的计算机视觉库。
接下来将简要讲解计算机图像处理相关基础知识，OpenCV 常见函数等知识。
我们知道图像是由一个个像素点构成，那么计算机是怎样存储识别不同图像的呢？每个
像素点可以用范围在0-255 的三原色R、G、B 值表示。OpenCV 则将每个像素用一个三元
数组表示，然后将这个数组保存起来就可以记录图像的全部信息了。不过需要注意的是在
OpenCV 中记录RGB 图像三个颜色通道的数组，记录顺序会变为BGR，所以我们常常会称
图像为BGR 图像。
对于其他诸如HSV、Lab 标准的图像，也是通过多元数组的形式存储的。一个OpenCV
图像是.array 类型的二维或三维数组，8位的灰度图像 （只有黑，白色的图像。）是一个二维
数组，一个24 位的BGR 图像是一个三维数组。比如对于一个BRG 图像来说，image[0,0,0]
第一个值表示像素的Y 坐标或者行，0代表顶部；第二个值代表像素的x 坐标或列，0表示
最左边；第三个值表示颜色通道。
这些记录图像的数组和普通的Python 数组一样可以单独访问，从而单独获得某个颜色
通道的值，或截取图像某个区域的图像。
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