歡迎大家來到“Python從零到壹”，在這里我將分享約200篇Python系列文章，帶大家一起去學習和玩耍，看看Python這個有趣的世界，所有文章都將結合案例、代碼和作者的經驗講解，真心想把自己近十年的編程經驗分享給大家，希望對您有所幫助，文章中不足之處也請海涵，Python系列整體框架包括基礎語法10篇、網路爬蟲30篇、可視化分析10篇、機器學習20篇、大資料分析20篇、影像識別30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇，您的關注、點贊和轉發就是對秀璋最大的支持，知識無價人有情，希望我們都能在人生路上開心快樂、共同成長，

該系列文章主要講解Python OpenCV影像處理和影像識別知識，前期主要講解影像處理基礎知識、OpenCV基礎用法、常用影像繪制方法、影像幾何變換等，中期講解影像處理的各種運算，包括影像點運算、形態學處理、影像銳化、影像增強、影像平滑等，后期研究影像識別、影像分割、影像分類、影像特效處理以及影像處理相關應用，

第一篇文章作為整個系列的引子，將介紹什么是影像處理，影像處理的基礎知識，Python語言的優勢和OpenCV基礎概述，希望文章對您有所幫助，如果有不足之處，還請海涵，接下來，讓我們開啟整個系列的學習吧！

下載地址：

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

前文賞析：

第一部分 基礎語法

• [Python從零到壹] 一.為什么我們要學Python及基礎語法詳解
• [Python從零到壹] 二.語法基礎之條件陳述句、回圈陳述句和函式
• [Python從零到壹] 三.語法基礎之檔案操作、CSV檔案讀寫及面向物件

第二部分 網路爬蟲

• [Python從零到壹] 四.網路爬蟲之入門基礎及正則運算式抓取博客案例
• [Python從零到壹] 五.網路爬蟲之BeautifulSoup基礎語法萬字詳解
• [Python從零到壹] 六.網路爬蟲之BeautifulSoup爬取豆瓣TOP250電影詳解
• [Python從零到壹] 七.網路爬蟲之Requests爬取豆瓣電影TOP250及CSV存盤
• [Python從零到壹] 八.資料庫之MySQL基礎知識及操作萬字詳解
• [Python從零到壹] 九.網路爬蟲之Selenium基礎技術萬字詳解（定位元素、常用方法、鍵盤滑鼠操作）
• [Python從零到壹] 十.網路爬蟲之Selenium爬取在線百科知識萬字詳解（NLP語料構造必備技能）

第三部分 資料分析和機器學習

• [Python從零到壹] 十一.資料分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入門知識萬字詳解(1)
• [Python從零到壹] 十二.機器學習之回歸分析萬字總結全網首發（線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸）
• [Python從零到壹] 十三.機器學習之聚類分析萬字總結全網首發（K-Means、BIRCH、層次聚類、樹狀聚類）
• [Python從零到壹] 十四.機器學習之分類演算法三萬字總結全網首發（決策樹、KNN、SVM、分類演算法對比）
• [Python從零到壹] 十五.文本挖掘之資料預處理、Jieba工具和文本聚類萬字詳解
• [Python從零到壹] 十六.文本挖掘之詞云熱點與LDA主題分布分析萬字詳解
• [Python從零到壹] 十七.可視化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入門萬字詳解
• [Python從零到壹] 十八.可視化分析之Basemap地圖包入門詳解
• [Python從零到壹] 十九.可視化分析之熱力圖和箱圖繪制及應用詳解
• [Python從零到壹] 二十.可視化分析之Seaborn繪圖萬字詳解
• [Python從零到壹] 二十一.可視化分析之Pyechart繪圖萬字詳解
• [Python從零到壹] 二十二.可視化分析之OpenGL繪圖萬字詳解
• [Python從零到壹] 二十三.十大機器學習演算法之決策樹分類分析詳解(1)
• [Python從零到壹] 二十四.十大機器學習演算法之KMeans聚類分析詳解(2)
• [Python從零到壹] 二十五.十大機器學習演算法之KNN演算法及影像分類詳解(3)
• [Python從零到壹] 二十六.十大機器學習演算法之樸素貝葉斯演算法及文本分類詳解(4)
• [Python從零到壹] 二十七.十大機器學習演算法之線性回歸演算法分析詳解(5)
• [Python從零到壹] 二十八.十大機器學習演算法之SVM演算法分析詳解(6)
• [Python從零到壹] 二十九.十大機器學習演算法之隨機森林演算法分析詳解(7)
• [Python從零到壹] 三十.十大機器學習演算法之邏輯回歸演算法及惡意請求檢測應用詳解(8)
• [Python從零到壹] 三十一.十大機器學習演算法之Boosting和AdaBoost應用詳解(9)
• [Python從零到壹] 三十二.十大機器學習演算法之層次聚類和樹狀圖聚類應用詳解(10)

第四部分 Python影像處理基礎

• [Python從零到壹] 三十三.影像處理基礎篇之什么是影像處理和OpenCV配置

第五部分 Python影像運算和影像增強

第六部分 Python影像識別和影像處理經典案例

第七部分 NLP與文本挖掘

第八部分 人工智能入門知識

第九部分 網路攻防與AI安全

第十部分 知識圖譜構建實戰

擴展部分 人工智能高級案例

作者新開的“娜璋AI安全之家”將專注于Python和安全技術，主要分享Web滲透、系統安全、人工智能、大資料分析、影像識別、惡意代碼檢測、CVE復現、威脅情報分析等文章，雖然作者是一名技術小白，但會保證每一篇文章都會很用心地撰寫，希望這些基礎性文章對你有所幫助，在Python和安全路上與大家一起進步，

一.什么是影像處理

數字影像處理（Digital Image Processing）又稱為計算機影像處理（Computer Image Processing），旨在將影像信號轉換成數字信號并利用計算機對其進行處理的程序，常見的影像處理方法如圖1-1所示，

數字影像處理作為一門學科大約形成于20世紀60年代初期，早期的影像處理的目的是改善影像的質量，常用的處理方法包括影像增強、復原、編碼、壓縮等，隨著影像處理技術的深入發展，從70年代中期開始，計算機技術和人工智能、思維科學研究迅速發展，數字影像處理向更高、更深層次發展，人們已開始研究如何用計算機系統解釋影像，實作類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為影像理解或計算機視覺，現如今，影像處理取得了不少重要的研究成果，其在許多領域（如通信、氣象、生物、醫學、物理、經濟、文化等）已經得到廣泛的應用[1-3]，

影像處理系列主要包括三部分，分別是：

二.影像處理基礎

影像都是由像素（pixel）構成的，像素表示為影像中的小方格，這些小方格都有一個明確的位置和被分配的色彩數值，而這些小方格的顏色和位置就決定該影像所呈現出來的樣子，像素是影像中的最小單位，每一個點陣影像包含了一定量的像素，這些像素決定影像在螢屏上所呈現的大小，圖1-2表示一張由像素組成的叮當貓，

影像通常分為二值影像、灰度影像和彩色影像，圖3-2展示了影像處理經典“Lena”圖的各種影像，

（1）二值影像
二值影像又稱為黑白影像，影像中任何一個點非黑即白，要么為白色（像素為255），要么為黑色（像素為0），將灰度影像轉換為二值影像的程序，常通過依次遍歷判斷實作，如果像素大于127則設定為255，否則設定為0，如圖1-4所示，一幅二值影像對應的矩陣，

（2）灰度影像
灰度影像是指每個像素的資訊由一個量化的灰度級來描述的影像，沒有彩色資訊，如圖1-5所示，改變像素矩陣的RGB值可以實作將彩色圖轉變為灰度圖，常見的方法是將灰度劃分為256種不同的顏色，將原來的RGB(R,G,B)中的R、G、B統一替換為Gray，形成新的顏色RGB(Gray,Gray,Gray)，即灰度圖，將彩色影像轉換為灰度圖是影像處理的最基本預處理操作，后面的文章將詳細介紹不同灰度轉換方法的實作程序，

（3）彩色影像
彩色影像是RGB影像，RGB表示紅、綠、藍三原色，計算機里所有顏色都是三原色不同比例組成的，即三色通道，RGB (Red紅色，Green 綠色，Blue 藍色)，是根據人眼識別的顏色而定義的空間，可用于表示大部分顏色，也是影像處理中最基本、最常用、面向硬體的顏色空間，是一種光混合的體系，圖1-6展示了影像中某一點像素（205,89,68）所對應三原色像的素值，其中R表示紅色分量、G表示綠色分量、B表示藍色分量[4]，

三.Python語言

Python是Guido van Rossum在1989年開發的一門語言，它既是解釋性編程語言，又是面向物件的語言，其操作性和可移植性高，被廣泛應用于資料挖掘、影像處理、人工智能領域，Python具有語言清晰、容易學習、高效率的資料結構、豐富且功能強大的第三方包等優勢，同時，Python語言含有高效率的資料結構，它和其他的面向物件編程語言一樣，具有引數、串列運算式、函式、流程控制（回圈與分支）、類、物件等功能，Python優雅的語法以及解釋性的本質，使其成為一種能在多種功能、多種平臺上撰寫腳本及快速開發的理想語言[5]，

Python的具體優勢如下：

• 語法清晰，代碼友好，易讀性好
• 應用廣泛，具有大量的第三方庫支持，包括機器學習、人工智能等
• Python可移植性強，易于操作各種存盤資料的文本檔案和資料庫
• Python是一門面向物件語言，支持開源思想

本系列主要通過Python呼叫OpenCV、Matplotlib、Numpy、Sklearn等第三方包實作影像處理，其優雅清晰的語法結構減少了讀者的負擔，從而大大增強程式的質量，該系列文章采用Python3.7版本實作，并貫穿整個系列的所有代碼，同時結合官方的Python解釋器進行詳細介紹，作者認為官方的解釋器能讓讀者更好地學習基礎語法知識，更好地掌握影像處理演算法的精髓，從而為后續自己的需求應用提供最大的幫助，圖1-7是官方下載地址[6]，

讀者可以結合本機的作業系統選擇適合的版本，比如作者選擇了Windows作業系統下的“Python 3.7.4”版本，

接著雙擊“python-3.7.4-amd64.exe”軟體進行安裝，安裝程序選擇指定路徑，按照Python安裝向導，點擊“Next”按鈕即可，

Python提供了集成開發環境（Python Integrated Development Environment，IDLE）供讀者撰寫腳本檔案，圖1-10展示了IDLE顯示print(“Hello World”)代碼的效果，

在IDLE界面中點擊“File”中“New File”新建檔案，并另存為py檔案，如“1-1-test.py”，然后撰寫相關代碼并點擊運行“Run Module F5”按鈕，即可運行Python腳本檔案，

# -*- 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)

輸出結果如圖1-11所示，

這里作者僅簡單介紹了Python的優勢和安裝程序，如果您是一名初學者，建議好好學習Python的基礎知識，包括基礎語法、資料型別、條件陳述句、回圈陳述句、函式定義、類定義、面向物件等知識，后續影像處理文章遇到相關知識點，作者也會簡要介紹，

四.OpenCV安裝和基礎

OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac 作業系統上，它是一個由C/C++語言撰寫而成的輕量級并且高效的庫，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的介面，實作了影像處理和計算機視覺方面的很多通用演算法[7]，其官方地址為：https://opencv.org/，

該系列文章主要使用Python呼叫OpenCV2庫函式進行影像處理操作，首先告知讀者如何在Python編程環境下安裝OpenCV庫，OpenCV安裝主要通過pip指令進行，如圖1-12所示，在命令提示符CMD環境下，通過cd命令進入Python安裝目錄的Scripts檔案夾下，再呼叫下列命令安裝，

• pip install opencv-python

當OpenCV擴展包安裝成功后，在Python中輸入“import cv2”陳述句匯入該擴展包，測驗安裝是否成功，如果沒有例外報錯即安裝成功，如圖1-13所示，

最后，補充一個簡答的影像顯示案例，算是這篇文章的結尾，接下來，我們將正式進入“Python影像處理及識別”系列，將從各個方面詳細介紹影像處理的相關知識，

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

#讀取圖片
img = cv2.imread("huawei.png")

#顯示影像
cv2.imshow("Demo", img)

#等待顯示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

顯示效果如圖1-14所示，

五.總結

寫到這里，這篇文章就介紹結束，本文主要分享了什么是影像處理、影像處理基礎知識、Python語言和OpenCV基礎知識，通過這篇文章，初學者可以學會如何安裝相關的程式，開啟整個系列的學習，同時，大家在學習該系列文章時，一定要自己動手實作所有代碼和案例，這才能提升您的編程能力，

感謝在求學路上的同行者，不負遇見，勿忘初心，這周的留言感慨～

十二年CSDN的博客分享，如果要說分享最讓我開心的是什么？不是傳道，不是授業，也不是解惑，而是接下來這類事，這些年已經陸續鼓勵了一些朋友當老師，而昨天得知這一位博友真的去到新疆南疆成為了一名小學老師，我很是感動，是真的感動，六年前我曾鼓勵他如果想，就放棄高額工資的互聯網大廠，去做自己想做的，沒想到已經當了四年老師，又當爹又當媽，國語普及，文化教育，這里面的艱辛不是一兩句道得清，除了佩服就是鼓勵，
正如你說的一樣，“一輩子總得做點有意義的事情，生命實在太短暫，一定要活得積極、正面”，或許，這也是我在CSDN分享博客的最大意義，再比如云南那位老友的留言，“農村的孩子下雨沒有傘，只能拼命奔跑”，希望你以后也能成為一名教師，感恩有你們，感謝有你們，我也希望自己早日畢業回到家鄉，花上三四十年做好兩件事，一是認真教書，二是將少數民族文物搶救和文字語音保護做好，也鼓勵更多人一起加入進來，自己雖然很菜吧，但還是有一些喜歡的事，尤其陪伴愛的人，挺好，愛你們喔，2022年繼續加油，在CSDN分享更高質量的博客和專欄，

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

參考文獻：

• [1]岡薩雷斯. 數字影像處理（第3版）[M]. 北京：電子工業出版社, 2013.
• [2]阮秋琦. 數字影像處理學（第3版）[M]. 北京：電子工業出版社，2008.
• [3]百度百科. 影像處理[EB/OL].(2021-12-15). https://baike.baidu.com/item/影像處理/294902.
• [4]Eastmount. [Python影像處理] 一.影像處理基礎知識及OpenCV入門函式[EB/OL]. (2018-08-16). https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/81748802.
• [5]楊秀璋, 顏娜. Python網路資料爬取及分析從入門到精通（分析篇）[M]. 北京：北京航天航空大學出版社, 2018.
• [6]Python官網. Welcome to Python.org[EB/OL]. (2022-11-10). https://www.python.org.
• [7]毛星云, 冷雪飛. OpenCV3編程入門[M]. 北京：電子工業出版社, 2015.