计算机处理图像的方式方法（上）

本节课为「计算机视觉 CV 核心知识」第 5 节；

「AI秘籍」系列课程：

• 人工智能应用数学基础
• 人工智能Python基础
• 人工智能基础核心知识
• 人工智能BI核心知识
• 人工智能CV核心知识

Hi, 大家好。我是茶桁。

在前面的课程中，咱们学到了计算机是如何看到图像的。那么今天这节课，咱们就来看一下计算机处理图像的方式方法， 这是一些基础的方式方法。

我们要对图像进行各种各样的处理，那么首先我们要拿到代表图像的矩阵，如果我们都拿不到图像还怎么处理呢？那么拿到代表图形的矩阵有几种方式呢？有三种方式。

首先第一是直接从 camera 读取，就直接从摄像头读取。我们电脑上有摄像头、手机上有摄像头，直接从摄像头读取这是一种拿到图像的方法，读取出来就是一个矩阵。

然后第二种方法是从文件中读取。所谓从文件中读取是从 JPG、PNG等各种文件格式中读取。

第三种就是生成矩阵来显示图像。既然它就是用矩阵来表示图像，那我们人工随机生成的一些矩阵并把它显示出来看看它是怎么样的图像。

所以，我们其实要拿到代表图像的矩阵，方式大概就是这三种。我们接下来看一下代码，默认咱们已经将所需的库引入了：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

%matplotlib inline

首先我们来看一下如何用矩阵生成图片，其实这个部分咱们上节课中已经有所展示了：

img0 = np.array([[1, 1, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])
print(img0)
print(img0.shape)

---
[[1 1 1]
 [0 1 0]
 [1 0 0]]
(3, 3)

我们去写了一个简单的矩阵，从这个矩阵能看出来，咱们只写了一个二维矩阵，这种矩阵最后生成的结果应该是一个灰度图，图片的 shape 为 3*3。

plt.imshow(img0, cmap='gray')

...

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