[Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

该系列文章主要讲解Python OpenCV图像处理和图像识别知识，前期主要讲解图像处理基础知识、OpenCV基础用法、常用图像绘制方法、图像几何变换等，中期讲解图像处理的各种运算，包括图像点运算、形态学处理、图像锐化、图像增强、图像平滑等，后期研究图像识别、图像分割、图像分类、图像特效处理以及图像处理相关应用。

第一篇文章作为整个系列的引子，将介绍什么是图像处理，图像处理的基础知识，Python语言的优势和OpenCV基础概述。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。接下来，让我们开启整个系列的学习吧！

文章目录

下载地址：

• https://github.com/eastmountyxz/Python-zero2one

前文赏析：

第一部分 基础语法

• [Python从零到壹] 一.为什么我们要学Python及基础语法详解
• [Python从零到壹] 二.语法基础之条件语句、循环语句和函数
• [Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

第二部分 网络爬虫

• [Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
• [Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解
• [Python从零到壹] 六.网络爬虫之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250电影详解
• [Python从零到壹] 七.网络爬虫之Requests爬取豆瓣电影TOP250及CSV存储
• [Python从零到壹] 八.数据库之MySQL基础知识及操作万字详解
• [Python从零到壹] 九.网络爬虫之Selenium基础技术万字详解（定位元素、常用方法、键盘鼠标操作）
• [Python从零到壹] 十.网络爬虫之Selenium爬取在线百科知识万字详解（NLP语料构造必备技能）

第三部分 数据分析和机器学习

• [Python从零到壹] 十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解(1)
• [Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
• [Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类分析万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、层次聚类、树状聚类）
• [Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法三万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类算法对比）
• [Python从零到壹] 十五.文本挖掘之数据预处理、Jieba工具和文本聚类万字详解
• [Python从零到壹] 十六.文本挖掘之词云热点与LDA主题分布分析万字详解
• [Python从零到壹] 十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解
• [Python从零到壹] 十八.可视化分析之Basemap地图包入门详解
• [Python从零到壹] 十九.可视化分析之热力图和箱图绘制及应用详解
• [Python从零到壹] 二十.可视化分析之Seaborn绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十一.可视化分析之Pyechart绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十二.可视化分析之OpenGL绘图万字详解
• [Python从零到壹] 二十三.十大机器学习算法之决策树分类分析详解(1)
• [Python从零到壹] 二十四.十大机器学习算法之KMeans聚类分析详解(2)
• [Python从零到壹] 二十五.十大机器学习算法之KNN算法及图像分类详解(3)
• [Python从零到壹] 二十六.十大机器学习算法之朴素贝叶斯算法及文本分类详解(4)
• [Python从零到壹] 二十七.十大机器学习算法之线性回归算法分析详解(5)
• [Python从零到壹] 二十八.十大机器学习算法之SVM算法分析详解(6)
• [Python从零到壹] 二十九.十大机器学习算法之随机森林算法分析详解(7)
• [Python从零到壹] 三十.十大机器学习算法之逻辑回归算法及恶意请求检测应用详解(8)
• [Python从零到壹] 三十一.十大机器学习算法之Boosting和AdaBoost应用详解(9)
• [Python从零到壹] 三十二.十大机器学习算法之层次聚类和树状图聚类应用详解(10)

第四部分 Python图像处理基础

• [Python从零到壹] 三十三.图像处理基础篇之什么是图像处理和OpenCV配置

第五部分 Python图像运算和图像增强

第六部分 Python图像识别和图像处理经典案例

第七部分 NLP与文本挖掘

第八部分 人工智能入门知识

第九部分 网络攻防与AI安全

第十部分 知识图谱构建实战

扩展部分 人工智能高级案例

作者新开的“娜璋AI安全之家”将专注于Python和安全技术，主要分享Web渗透、系统安全、人工智能、大数据分析、图像识别、恶意代码检测、CVE复现、威胁情报分析等文章。虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。

一.什么是图像处理

数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。常见的图像处理方法如图1-1所示。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，常用的处理方法包括图像增强、复原、编码、压缩等。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，计算机技术和人工智能、思维科学研究迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。现如今，图像处理取得了不少重要的研究成果，其在许多领域（如通信、气象、生物、医学、物理、经济、文化等）已经得到广泛的应用[1-3]。

图像处理系列主要包括三部分，分别是：

二.图像处理基础

图像都是由像素（pixel）构成的，像素表示为图像中的小方格，这些小方格都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。图1-2表示一张由像素组成的叮当猫。

图像通常分为二值图像、灰度图像和彩色图像，图3-2展示了图像处理经典“Lena”图的各种图像。

（1）二值图像
二值图像又称为黑白图像，图像中任何一个点非黑即白，要么为白色（像素为255），要么为黑色（像素为0）。将灰度图像转换为二值图像的过程，常通过依次遍历判断实现，如果像素大于127则设置为255，否则设置为0。如图1-4所示，一幅二值图像对应的矩阵。

（2）灰度图像
灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息，如图1-5所示。改变像素矩阵的RGB值可以实现将彩色图转变为灰度图。常见的方法是将灰度划分为256种不同的颜色，将原来的RGB(R,G,B)中的R、G、B统一替换为Gray，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，即灰度图。将彩色图像转换为灰度图是图像处理的最基本预处理操作。后面的文章将详细介绍不同灰度转换方法的实现过程。

（3）彩色图像
彩色图像是RGB图像，RGB表示红、绿、蓝三原色，计算机里所有颜色都是三原色不同比例组成的，即三色通道。RGB (Red红色，Green 绿色，Blue 蓝色)，是根据人眼识别的颜色而定义的空间，可用于表示大部分颜色，也是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，是一种光混合的体系。图1-6展示了图像中某一点像素（205,89,68）所对应三原色像的素值，其中R表示红色分量、G表示绿色分量、B表示蓝色分量[4]。

三.Python语言

Python是Guido van Rossum在1989年开发的一门语言，它既是解释性编程语言，又是面向对象的语言，其操作性和可移植性高，被广泛应用于数据挖掘、图像处理、人工智能领域。Python具有语言清晰、容易学习、高效率的数据结构、丰富且功能强大的第三方包等优势。同时，Python语言含有高效率的数据结构，它和其他的面向对象编程语言一样，具有参数、列表表达式、函数、流程控制（循环与分支）、类、对象等功能。Python优雅的语法以及解释性的本质，使其成为一种能在多种功能、多种平台上撰写脚本及快速开发的理想语言[5]。

Python的具体优势如下：

• 语法清晰，代码友好，易读性好
• 应用广泛，具有大量的第三方库支持，包括机器学习、人工智能等
• Python可移植性强，易于操作各种存储数据的文本文件和数据库
• Python是一门面向对象语言，支持开源思想

本系列主要通过Python调用OpenCV、Matplotlib、Numpy、Sklearn等第三方包实现图像处理，其优雅清晰的语法结构减少了读者的负担，从而大大增强程序的质量。该系列文章采用Python3.7版本实现，并贯穿整个系列的所有代码。同时结合官方的Python解释器进行详细介绍，作者认为官方的解释器能让读者更好地学习基础语法知识，更好地掌握图像处理算法的精髓，从而为后续自己的需求应用提供最大的帮助。图1-7是官方下载地址[6]。

读者可以结合本机的操作系统选择适合的版本，比如作者选择了Windows操作系统下的“Python 3.7.4”版本。

接着双击“python-3.7.4-amd64.exe”软件进行安装，安装过程选择指定路径，按照Python安装向导，点击“Next”按钮即可。

Python提供了集成开发环境（Python Integrated Development Environment，IDLE）供读者编写脚本文件，图1-10展示了IDLE显示print(“Hello World”)代码的效果。

在IDLE界面中点击“File”中“New File”新建文件，并另存为py文件，如“1-1-test.py”，然后编写相关代码并点击运行“Run Module F5”按钮，即可运行Python脚本文件。

# -*- coding:utf-8 -*-print(2)print("Hello World")

x =2
y =4
z = x + y
print(x)print(y)print(z)print(x, y, z)

输出结果如图1-11所示。

这里作者仅简单介绍了Python的优势和安装过程，如果您是一名初学者，建议好好学习Python的基础知识，包括基础语法、数据类型、条件语句、循环语句、函数定义、类定义、面向对象等知识。后续图像处理文章遇到相关知识点，作者也会简要介绍。

四.OpenCV安装和基础

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac 操作系统上。它是一个由C/C++语言编写而成的轻量级并且高效的库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法[7]。其官方地址为：https://opencv.org/。

该系列文章主要使用Python调用OpenCV2库函数进行图像处理操作，首先告知读者如何在Python编程环境下安装OpenCV库。OpenCV安装主要通过pip指令进行。如图1-12所示，在命令提示符CMD环境下，通过cd命令进入Python安装目录的Scripts文件夹下，再调用下列命令安装。

• pip install opencv-python

当OpenCV扩展包安装成功后，在Python中输入“import cv2”语句导入该扩展包，测试安装是否成功，如果没有异常报错即安装成功，如图1-13所示。

最后，补充一个简答的图像显示案例，算是这篇文章的结尾。接下来，我们将正式进入“Python图像处理及识别”系列，将从各个方面详细介绍图像处理的相关知识。

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2

#读取图片
img = cv2.imread("huawei.png")#显示图像
cv2.imshow("Demo", img)#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

显示效果如图1-14所示。

五.总结

写到这里，这篇文章就介绍结束。本文主要分享了什么是图像处理、图像处理基础知识、Python语言和OpenCV基础知识。通过这篇文章，初学者可以学会如何安装相关的程序，开启整个系列的学习。同时，大家在学习该系列文章时，一定要自己动手实现所有代码和案例，这才能提升您的编程能力。

感谢在求学路上的同行者，不负遇见，勿忘初心。这周的留言感慨～

十二年CSDN的博客分享，如果要说分享最让我开心的是什么？不是传道，不是授业，也不是解惑，而是接下来这类事。这些年已经陆续鼓励了一些朋友当老师，而昨天得知这一位博友真的去到新疆南疆成为了一名小学老师，我很是感动，是真的感动，六年前我曾鼓励他如果想，就放弃高额工资的互联网大厂，去做自己想做的，没想到已经当了四年老师。又当爹又当妈，国语普及，文化教育，这里面的艰辛不是一两句道得清，除了佩服就是鼓励。
正如你说的一样，“一辈子总得做点有意义的事情，生命实在太短暂，一定要活得积极、正面”。或许，这也是我在CSDN分享博客的最大意义，再比如云南那位老友的留言，“农村的孩子下雨没有伞，只能拼命奔跑”，希望你以后也能成为一名教师，感恩有你们，感谢有你们。我也希望自己早日毕业回到家乡，花上三四十年做好两件事，一是认真教书，二是将少数民族文物抢救和文字语音保护做好，也鼓励更多人一起加入进来。自己虽然很菜吧，但还是有一些喜欢的事，尤其陪伴爱的人，挺好，爱你们喔。2022年继续加油，在CSDN分享更高质量的博客和专栏。

(By:娜璋之家 Eastmount 2022-01-22 夜于贵阳 https://blog.csdn.net/Eastmount )

参考文献：

• [1]冈萨雷斯. 数字图像处理（第3版）[M]. 北京：电子工业出版社, 2013.
• [2]阮秋琦. 数字图像处理学（第3版）[M]. 北京：电子工业出版社，2008.
• [3]百度百科. 图像处理[EB/OL].(2021-12-15). https://baike.baidu.com/item/图像处理/294902.
• [4]Eastmount. [Python图像处理] 一.图像处理基础知识及OpenCV入门函数[EB/OL]. (2018-08-16). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/81748802.
• [5]杨秀璋, 颜娜. Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）[M]. 北京：北京航天航空大学出版社, 2018.
• [6]Python官网. Welcome to Python.org[EB/OL]. (2022-11-10). https://www.python.org.
• [7]毛星云, 冷雪飞. OpenCV3编程入门[M]. 北京：电子工业出版社, 2015.