技术背景
在机器视觉等领域，最基本的图像处理处理操作，可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口，所需安装的库为opencv-python，但是在库的导入的时候一般用的是import cv2，因此很多也把opencv-python简称为cv2。
cv2的安装
如果是使用anaconda所搭建的python的编程环境，一般会事先安装好cv2这个仓库。在上面的超链接中可以找到适合自己本地环境的anaconda环境进行安装，这是一个非常常用的python包集成管理工具，其中预安装了很多python库，使得我们不需要去手动安装各种的第三方库，我们知道自己取手动安装的过程中，很容易就会遇到一些报错，解决起来也非常的麻烦。
如果系统中没有这个库，可以通过pip来进行安装和管理：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 -m pip install opencv-python
Requirement already satisfied: opencv-python in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (4.5.1.48)
Requirement already satisfied: numpy>=1.17.3 in /home/dechin/anaconda3/lib/python3.8/site-packages (from opencv-python) (1.20.1)需要注意的是，这里虽然安装的时候是使用opencv-python这个名字，但是在python代码中调用的时候是用的cv2这个名字：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ ipython
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.19.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]: import cv2
In [2]: quit()cv2基本图像操作
首先假定我们已经获取了这么一个图片，接下来我们要对这个图片进行各式各样的处理（图片来自于参考链接1）：
重构大小
我们可以对输入的图片进行大小调整，由于大小被改变，因此会涉及到一些插值算法。cv2内置的有线性插值和最近邻插值等，我们可以直接使用：
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# cv2_reshape.py
import cv2
import numpy as np
width = 400
height = 200
img = cv2.imread('test.png') # 读取图像
print ('The shape of initial graph is: {}'.format(img.shape)) # 打印原图大小
img = cv2.resize(img, (width, height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 最近邻插值缩放
print ('The changed shape of graph is: {}'.format(img.shape)) # 打印更改后图片大小
cv2.imwrite('new_logo.png', img) # 保存图片在这个案例中，我们首先读取了一个516×254的图片，由于是RGB格式的，因此会有三层图像。然后通过cv2将该图像重构成一个400×200的图像。上述代码的执行结果如下：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 cv2_reshape.py
The shape of initial graph is: (254, 516, 3)
The changed shape of graph is: (200, 400, 3)同时会在当前的目录下生成一个新的图像，这个图像就是经过我们缩放重构之后的图像：
图像翻转
图像的翻转也是一种常用的基本操作，cv2里面提供了三种模式的翻转：编码为1的横向翻转，编码为0的纵向翻转，以及编码为-1的同时翻转，这里我们演示其中的一种纵向翻转：
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# cv2_rotate.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of initial graph is: {}'.format(img.shape))
img = cv2.flip(img, 0)
print ('The changed shape of graph is: {}'.format(img.shape))
cv2.imwrite('rotate_logo.png', img)执行完成后，因为是翻转操作，所以并不会影响图像大小：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 cv2_rotate.py
The shape of initial graph is: (254, 516, 3)
The changed shape of graph is: (254, 516, 3)同样的，会在当前目录下生成一个翻转之后的图像：
灰度图
在很多图像特征提取的场景中，其实并不需要RGB配色。比如我们判断一个图片中的动物是猫还是狗，这跟猫和狗身上的颜色并没有太大的关系，因此我们需要一个灰度图就够了：
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# cv2_color.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of initial graph is: {}'.format(img.shape))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
print ('The changed shape of graph is: {}'.format(img.shape))
cv2.imwrite('gray_logo.png', img)因为提取的灰度图并没有显含RGB的配色，因此得到的图片没有3层，只有1层：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 cv2_color.py
The shape of initial graph is: (254, 516, 3)
The changed shape of graph is: (254, 516)同时在本地目录下会生成一个新的灰度图：
卷积与滑窗
卷积操作在卷积神经网络中有重要的应用，其本质是通过滑窗的方式，对原本的图像进行小范围内的指定操作，而这个小范围内的指定操作，则是由卷积核来定义的。我们先来看一下三个卷积核的使用案例，这些卷积核的作用是进行边缘检测。并且这三个卷积核都是3×3的大小，也就是说，原图像经过卷积核操作之后，在横向和纵向两个维度的大小都会减去2。321无损音乐网
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# convolution.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of input img is: {}'.format(img.shape))
conv_img = np.zeros((int(img.shape[0])-2,
int(img.shape[1])-2,
int(img.shape[2])))
for i in range(int(img.shape[0])-2):
for j in range(int(img.shape[1])-2):
conv_img[i][j] = img[i][j] - img[i 2][j] - img[i][j 2] img[i 2][j 2]
print ('The shape of output img is: {}'.format(conv_img.shape))
cv2.imwrite('conv.png', conv_img)这个案例所对应的卷积核为：
⎡⎣⎢10−1000−101⎤⎦⎥[10−1000−101]
执行结果如下：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 convolution.py
The shape of input img is: (254, 516, 3)
The shape of output img is: (252, 514, 3)我们可以看到图像的最终大小是符合我们所预期的，再看看生成的图像：
我们可以明显的发觉，原本图像中一些不太重要的信息就被忽略了，仅保留了一些边缘的信息。那么在一些图像特征识别的场景下，就可以先用卷积层转换成这种边缘图像，再结合池化层和潜藏层构成一个卷积神经网络，对图像进行分辨和识别。由于卷积核并不是唯一固定的，因此我们可以对比以下另外两种卷积核：
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# convolution1.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of input img is: {}'.format(img.shape))
conv_img = np.zeros((int(img.shape[0])-2,
int(img.shape[1])-2,
int(img.shape[2])))
for i in range(int(img.shape[0])-2):
for j in range(int(img.shape[1])-2):
conv_img[i][j] = img[i][j 1] img[i 1][j] img[i 2][j 1] img[i 1][j 2] - 4*img[i 1][j 1]
print ('The shape of output img is: {}'.format(conv_img.shape))
cv2.imwrite('conv1.png', conv_img)这个案例所对应的卷积核为：
⎡⎣⎢0101−41010⎤⎦⎥[0101−41010]
执行结果如下：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 convolution1.py
The shape of input img is: (254, 516, 3)
The shape of output img is: (252, 514, 3)得到的新图像与第一种卷积核有显著的差异：
再看看另外一种卷积和：
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# convolution2.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of input img is: {}'.format(img.shape))
conv_img = np.zeros((int(img.shape[0])-2,
int(img.shape[1])-2,
int(img.shape[2])))
for i in range(int(img.shape[0])-2):
for j in range(int(img.shape[1])-2):
conv_img[i][j] = -img[i][j] - img[i][j 1] - img[i][j 2] -
img[i 1][j] 8*img[i 1][j 1] - img[i 1][j 2] -
img[i 2][j] - img[i 2][j 1] - img[i 2][j 2]
print ('The shape of output img is: {}'.format(conv_img.shape))
cv2.imwrite('conv2.png', conv_img)这个案例所对应的卷积核为：
⎡⎣⎢−1−1−1−18−1−1−1−1⎤⎦⎥[−1−1−1−18−1−1−1−1]
执行结果如下所示：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 convolution2.py
The shape of input img is: (254, 516, 3)
The shape of output img is: (252, 514, 3)最终生成的图像与前两种卷积和都截然不同：
最后还要介绍一种可以锐化图像的卷积核，与前面介绍的边缘检测的卷积核不同的是，锐化的卷积核保留了大部分的图像特征，只是更加显著的突出了图像的的边缘：
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# convolution3.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of input img is: {}'.format(img.shape))
conv_img = np.zeros((int(img.shape[0])-2,
int(img.shape[1])-2,
int(img.shape[2])))
for i in range(int(img.shape[0])-2):
for j in range(int(img.shape[1])-2):
conv_img[i][j] = - img[i][j 1] - img[i 1][j] - img[i 2][j 1] - img[i 1][j 2] 5*img[i 1][j 1]
print ('The shape of output img is: {}'.format(conv_img.shape))
cv2.imwrite('conv3.png', conv_img)这个案例所对应的卷积核为：
⎡⎣⎢0−10−15−10−10⎤⎦⎥[0−10−15−10−10]
执行结果如下：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 convolution3.py
The shape of input img is: (254, 516, 3)
The shape of output img is: (252, 514, 3)可以看到跟其他其中卷积核相比，锐化的卷积核是最接近于原始图像的：
在上述的几个输出图像中，我们可以大致评估，第一种卷积边缘检测的方法有效的去除了很多无用的背景信息，可以在这种类型下的图像中进行使用，我们可以针对不同的场景选择不同的操作。
平均池化
在上面所介绍的卷积核中，我们使用的滑窗步长都是1,但是在实际场景中，增大滑窗的步长不仅可以达到很好的效果，还可以很大程度上介绍需要处理的图像的大小。这里介绍的池化，可以认为是一种特殊的卷积运算。常用的池化方法有最大池化和平均池化，顾名思义，最大池化就是取卷积/池化区域中的最大值，而平均池化则是取平均值。这里我们展示一个平均池化的示例：
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# avg_pooling.py
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.png')
print ('The shape of input img is: {}'.format(img.shape))
pooling_img = np.zeros((int(int(img.shape[0])/2),
int(int(img.shape[1])/2),
int(img.shape[2])))
for i in range(int(int(img.shape[0])/2)):
for j in range(int(int(img.shape[1])/2)):
pooling_img[i][j] = (img[2*i][2*j] img[2*i][2*j 1] img[2*i 1][2*j] img[2*i 1][2*j 1])/4
print ('The shape of output img is: {}'.format(pooling_img.shape))
cv2.imwrite('pooling.png', pooling_img)该平均池化如果用卷积核来表示的化，大概是如下的形式：
[0.250.250.250.25][0.250.250.250.25]
上述代码的输出结果如下：
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[dechin@dechin-manjaro cv2]$ python3 avg_pooling.py
The shape of input img is: (254, 516, 3)
The shape of output img is: (127, 258, 3)我们发现由于这里的滑窗步长设置为了2,滑窗大小变为了2×2,因此得到的结果图像缩小了一半。最终得到的池化的图像如下：
在这个池化的图片中我们其实并没有得到太多的信息，更多的作用还是等效的去压缩一个图像的信息，尤其是最大池化，可以很好的保留原图像中的显著特征。
总结概要
本文介绍了使用opencv-python对输入图像进行处理的基本操作，包括图像读取、图像变换等。有了这些基础的操作支撑后，我们可以执行跟高层次的图像处理，比如常用于深度学习的卷积和池化操作，这里我们也作了简单介绍，并给出了使用示例。
