OpenCV常用知识点汇总
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官方详细文档请看https://docs.opencv.org/3.4.5/
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1、opencv默认读取图像的BGR通道顺序
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB, 0) # 0表示读取为单通道灰度图，默认的是-1表示原图是几个通道就读取几个通道
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# BGR转RGB2、opencv不能读取中文路径问题
def cv_imread(filePath):
'''
cv2读取图像，解决imread不能读取中文路径的问题
:param filePath: 图像路径
:return: 返回读取好的图像
'''
cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),-1)
return cv_img
python3、opencv图像色彩空间转换
执行该操作以将输入图像转换为指定的颜色空间，并将结果存储在指定的目标图像中
在代码中指定不同的色彩空间转换模式（types of color space transformations），常见的包括 OpenCV 提供的 CV_BGR2GRAY、COLOR_BGR2YUV、COLOR_RGB2YUV 等多种配置选项
// C++
cvtColor(src, dst, COLOR_BGR2YUV);
cpp # python
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
python以C++语言实现RGB、Grayscale、LUV和LAB色彩空间间的转换
4、cv::Mat矩阵对应的参数类型
通常遵循Unsigned 8bits这一标准格式来存储普通的图像文件。对于cv::Mat矩阵来说，则采用了不同的数据类型来满足不同的需求：常用的有CV_8UC1和 CV_8UC3两种类型。（其中CV_8UC3表示的是基于一个字节无符号整数类型的通道数为三的颜色空间）；当处理涉及更高精度的数据时，则会选用float型数据这一更为精确的数据类型来描述图像信息；而双精度浮点数常采用64位存储方案以保证计算结果的高度准确性。
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