OpenCV入門 | 使用Python實現(xiàn)計算機(jī)視覺的第一步
不久前,我為一個大學(xué)項目訓(xùn)練了一個目標(biāo)檢測模型,但說實話,除了它需要很多計算力以及需要長時間觀察我的訓(xùn)練模型,我不記得其他太更多的東西了。
最近我對這些話題重拾了興趣,我決定重新開始學(xué)習(xí),但這一次我會做筆記并分享我的學(xué)習(xí)經(jīng)驗。
我想知道有一天我們是否能夠使用風(fēng)格遷移將一種風(fēng)格從一個數(shù)據(jù)復(fù)制到另一個數(shù)據(jù)而不損害其完整性。OpenCVOpenCV是一個開源庫,最初由Intel開發(fā),它包含了支持計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的便捷方法和函數(shù)。
在本文中,我將全神貫注地學(xué)習(xí)如何讀取圖像,如何在Jupyter notebook中顯示圖像以及如何檢查和更改其某些屬性。import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt讓我們從.imread開始加載圖片,然后我們可以使用.imshow在新窗口中顯示它。image = cv2.imread('img.jpg')cv2.imshow('Some title', image)
cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
waitkey和.destroyAllWindows方法對于在不崩潰的情況下運行代碼至關(guān)重要。第一個方法會告訴Jupyter繼續(xù)運行該塊,直到按下某個鍵,第二個方法將在程序的最后關(guān)閉窗口,回收內(nèi)存資源。我們還可以嘗試使用Matplotlib.imshow來顯示圖像,它可以以內(nèi)聯(lián)方式顯示圖像,而不是在新窗口中顯示。image = cv2.imread('img.jpg')plt.imshow(image)
看起來很奇怪。顏色都弄亂了。OpenCV將圖像加載為Numpy數(shù)組,并且它們具有三個維度:紅色,綠色和藍(lán)色。維度通常稱為通道,它們保存的值介于0到255之間,代表每個像素的顏色強(qiáng)度。>>> print(type(image))>>> print(image.shape)
<class 'numpy.ndarray'>(776, 960, 3)也就是說是RGB,對吧?不對,這是BGR,其順序不同。Matplotlib使用RGB,這就是為什么我們的圖片看起來很奇怪。這也不是問題,因為OpenCV有一些非常方便的方法來轉(zhuǎn)換顏色。image = cv2.imread('img.jpg')image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(image)

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