OpenCV自学笔记分享 Python与OpenCV基础入门：零起点学习计算机视觉 第03天：基本的图像与视频操作

OpenCV基础入门：图像与视频操作概览

在OpenCV学习之旅的第三天，我们开始探索图像和视频的基本操作。首先，我们通过 <pre>cv2.imread()</pre> 函数来加载图片，这个函数是图像处理的起点。接着，通过 <pre>cv2.split()</pre> 函数，我们将图像分解为红、绿、蓝（RGB）三个颜色通道，这对于理解颜色信息和进行图像处理至关重要。然后，利用 <pre>cv2.merge()</pre> 函数，我们可以重新组合这些通道，生成原始图像。

在图像绘制方面，OpenCV提供了丰富的功能。例如，使用 <pre>cv2.line()</pre> 在图像上绘制直线，<pre>cv2.circle()</pre> 用于画圆形，<pre>cv2.ellipse()</pre> 则用于绘制椭圆，最后，<pre>cv2.rectangle()</pre> 负责创建矩形。每个函数都配以详尽的注释，解释了参数如何影响画出的形状和效果。

通过这些操作，你将对OpenCV在图像和视频处理中的基础操作有深入的理解，这对入门计算机视觉至关重要。OpenCV的核心在于基于图像矩阵和像素级别的操作，这显示了它在处理视觉数据的强大能力。继续深入学习，你将能够利用这些工具进行更复杂的视觉任务。