用Mind+学OpenCV系列教程二——计算机“眼”中的图 简单

在上一个教程我们已经学习了如何用OpenCV 读取、显示、保存计算机中的图像文件。

接下来我们要学习如何对这些图像文件进行处理，使其满足我们的需求。

在正式学习对图片处理之前，我们先要来了解一下，在计算机“眼”中图像是什么样的。

人眼中的图片

在计算机中，它们眼里的图片就是一堆数字信息。

当我们把图片不断放大的时候就会发现，它们都是由一个个小色块组成。

像这样的一个色块称为一个像素，一张图片的像素越多，图片越清晰，细节越多，同时文件也越大。

这张图横向有32个像素，纵向有41个像素，一般我们说这张图片的尺寸为32*41.

每个像素又由红、绿、蓝三个基本颜色组成，称为颜色通道。

PS：要注意，OpenCV里的颜色通道是　BGR，不是我们常说的RGB。

BGR图像的像素结构如下，作为演示，详细展示了如何访问某个像素点　pixel(y=n,x=1)

在上一节代码的基础上，显示图片的行数列数和通道数

效果如下

也就是该文件400行（像素），300列（像素），3个通道

这个36000是怎么来的？

36000=400*300*3

为了节省存储空间，该图片采用8为无符号整数（uint8）类型存储。

我们可以为图像增加一个边框，先来看代码和效果。

效果如下：

通过对比我们可以看到，图像的尺寸是比之前大的，因此是增加了边框，而不是在原图上画一个边框。

使用到的代码主要是这个

里面的参数很好理解，比较难理解的是边框类型，我们通过对比来看看各是什么效果

在这一节我们主要了解在OpenCV 中图像的基础知识，为下一节我们处理图像奠定基础。