故事开始了，Python 图像算法取经之旅 365 天的第 1 天

如果你有想要交流的想法、技术，欢迎在评论区留言。

图像算法 这个系列橡皮擦一直不太想写，因为太难了，对技术栈体系是一无所知的。而且橡皮擦数学目前估计就剩下初二的水平了，承担这样一个系列博客，想想自己就挺害怕的。

不过人想要进步，就要跳出自己的舒适圈，挑战一下有难度的事情。

这个系列会写一年之久，希望有能和橡皮擦坚持到最后一天的朋友。

学习者背景描述

对橡皮擦自己画个画像，如果你比我强，你也可以坚持到最后一步。

目前我的硬技能只有一个：

熟悉 Python 语法，对其比较了解，所以不存在编程语言基础障碍

学习上的难点：

数学基础差，目前剩余支持停留在二元一次方程阶段；

图像识别理论体系不健全，存在走弯路的可能；

以上是对自己的简单画像，概括下来就是有编程基础，无任何数学基础。

总之一句话：

任何事情都是开始之后，才有未来，而不是总在想，一直不敢开始。

说干就干，学习的过程是这样子的。

每天只能学习大概 1 个小时左右，毕竟打工人不好持续输出，而且我还欠着滚雪球学 Python 那个专栏呢；

文章不是每天都更新，可能 2~3 天学习到都更新出来；

因为没有体系，学习的过程会充满跳跃性，橡皮擦尽量把过程忠实的记录下来，这些可能都是比较珍贵的学习经历；

因为有编程功底，所以涉及语言基础部分，基本都会略过。

本系列课程你能得到

你可以近距离围观一个老程序员是如何学习一套新技能的；

你可以看一下一个老网虫是如何查找资料的；

最终你也可能随着橡皮擦一起学会 Python 图像处理；

过程中你可能需要跟着橡皮擦一起去补数学基础，没准就学会数学啦。

第一天这一个小时发生的事情

对于学习 Python 图像处理，不能说完全陌生，至少在橡皮擦印象中存在一个 OpenCV 可以去弄。

有印象就是重要的内容，先从它下手。

打开搜索引擎，购物网站，CSDN 搜索，检索资料，找一些自己感兴趣的内容，先点开看看，是不是靠谱。

打开百度，看到前面有几篇文章，下面是官方网址了，先存储一下官网，放心这种东西绝对有用。

https://docs.opencv.org/master/d0/de3/tutorial_py_intro.html

然后习惯性的把网址后面的东西都删除掉。

https://docs.opencv.org

得到下面的网站，呦呵，不同版本的文档，存着吧，肯定有用。

在把网址中的 docs 修改为 www，得到官网地址：https://opencv.org/，顺便认识一下 OpenCV 标准写法与 LOGO：

https://www.cnblogs.com/silence-cho/p/10926248.html

排名第二的就是 CSDN 的博主的博客了，打开看了一下，内容比较简单，好在他也有一个小专栏。

https://blog.csdn.net/sunny2038/category_904451.html

看完标题之后，差点就劝退了橡皮擦，文章有点老了，2013 年，那时橡皮擦还在北京做开发呢。

存储一些待看博客之后，在去 CSDN 搜索查看一下，恩？，看到了大佬。

注意 CSDN 有个神奇的操作，可以选择发布时间与博主等级。

再次得到了一些文章，下面还有一个是橡皮擦喜欢做的事情，就是打开购物网站，搜一下看看有没有好书。

看了一下，并没有特别想买的，你可以直接去当当网查看一下评分和书评，找一找有没有自己喜欢的书，不过一般不建议直接购买，有些书还是比较坑的，可以先搞一本电子版的看看，如果觉得内容好，再去购买一本实体的书籍。

注意参考资料时间距离现在越近越好，而且一定要看原版博客的内容，别看转载的，转载的格式很容易混乱。

查找原版博客，可以复制文章标题在搜索引擎查找，很容易找到。

橡皮擦最后选择的还是上文提及的搜索引擎排第一的博主，毕竟他是去年发布的文章，阅读量还可以。

1 个小时剩余的时间不多了，接下来先把 OpenCV 安装上再说，使用 pip install opencv-python 安装即可，安装包还挺大的，30 多 M。

安装完毕先试试手，看看这个库怎么用。

import cv2 img = cv2.imread("./test_img.jpg") cv2.imshow("img",img)

运行代码发现图片一闪而过，奇怪，核对参考博文代码发现，还需要设置一个等待条件，当按下某些固定按键的时候，关闭窗口。

import cv2 img = cv2.imread("./test_img.jpg") cv2.imshow("img", img) key = cv2.waitKey(0) # 按 esc 键时，关闭所有窗口 if key == 27: print(key) cv2.destroyAllWindows()

先记录两个方法，别求太细致，先弄懂基本使用规则即可。

cv2.imread()

读取图片，关于其它参数，可以使用 help(cv2.imread) 获取。只有一个必填参数。

imread(img_path[,flags]) 读取图片，返回图片对象

img_path: 图片的路径，即使路径错误也不会报错，但打印返回的图片对象为 None

flags：

cv2.IMREAD_COLOR，读取彩色图片，图片透明性会被忽略，为默认参数，也可以传入 1

cv2.IMREAD_GRAYSCALE,按灰度模式读取图像，也可以传入 0

cv2.IMREAD_UNCHANGED,读取图像，包括其 alpha 通道，也可以传入-1

除了图片路径先掌握以外，其它的先放着，什么彩色图片，灰度图像，alpha 通道，都通通不管，后文咱们可以每个参数都实验一下。

最后在看一下图片对象是什么类型的。

import cv2 img = cv2.imread("./test_img.jpg") # help(cv2.imread) print(type(img))

有点意思，输出的是 ，与 numpy 还有关联，事情越来越复杂啦。

cv2.imshow()

显示图片，从博文中学到的内容如下：

imshow(window_name,img)：显示图片，窗口自适应图片大小

window_name: 指定窗口的名字

img：显示的图片对象

可以指定多个窗口名称，显示多个图片

检索资料发现 imshow 就是 image show 的缩写，貌似已经猜到了，还有 imshow 一般用在开发测试中，在实际的场景中都是使用第三方的 UI 控件去显示图像。

最后一点需要注意的是：imshow 之后必须有 waitKey 函数，否则显示窗内将一闪而过，不会驻留屏幕。

waitKey(millseconds) 键盘绑定事件，阻塞监听键盘按键，返回一个数字（不同按键对应的数字不同） millseconds: 传入时间毫秒数，在该时间内等待键盘事件；传入 0 时，会一直等待键盘事件 destroyAllWindows(window_name) window_name: 需要关闭的窗口名字，不传入时关闭所有窗口

方法的简单使用已经掌握了，接下来就要针对性的学习了，先看一下 imread 方法，找到官方手册。

https://docs.opencv.org/4.4.0/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga288b8b3da0892bd651fce07b3bbd3a56

使用方法和注意事项写的清清楚楚，不过是英文的。

参数说明如下：

filename Name of file to be loaded.

flags Flag that can take values of cv::ImreadModes

可选参数为枚举值：https://docs.opencv.org/4.4.0/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga61d9b0126a3e57d9277ac48327799c80

随意修改一下，因为上文提及了当按灰度模式读取图像时，设置为 0。学习效果可直接设置为 0 ，尝试一下，结果得到一个黑白图片。

import cv2 img = cv2.imread("./test_img.jpg", 0) cv2.imshow("第一个窗口", img) key = cv2.waitKey(0) # 按 esc 键时，关闭所有窗口 if key == 27: print(key) cv2.destroyAllWindows()

发现上文弹出的窗口乱码了，也就是说 imshow 第一个参数设置为中文会出现乱码，如何修改可以直接进行简单，但是检索之后还是建议你使用英文吧。因为检索了一下并无好的解决方案，网上提及的答案是：由于在 OpenCV-Python 包中，imshow 函数的窗口标题是 gbk 编码，而 Python3 默认 UTF-8 编码。但是并不能解决。

本部分结束之后，对于 retval = cv.waitKey([, delay]) 方法，是 imshow 方法要求的，如下图所示。

注意按下键盘 Ctrl+C 复制的时候，窗口自动关闭。

可以直接在 cv.waitKey 方法中设置等待 10 秒自动关闭，代码为 cv2.waitKey(10000)。

destroyAllWindows 方法，没有什么要说的，关闭窗口。

今天的 OpenCV 尾声

本篇博客主要介绍了一下本系列内容的书写背景，同时配置了一下基本的环境，案例很简单，希望这整个学习过程能对你产生帮助。

如果你想跟博主建立亲密关系，可以关注同名公众号

梦想橡皮擦

，近距离接触一个逗趣的互联网高级网虫。

博主 ID：梦想橡皮擦，希望大家

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