OpenCV-Python开发指南

前面，我们通过标记H通道上的红色，从而提取图片上的红色有效区域。那么同样的，我们可以限定肤色的范围，提取人脸的，以达到抠图的效果。 首先，肤色不仅要关注H通道，同样也需要关注S通道。所以，我

经过前面的理论知识介绍，我们已经掌握了各种色彩空间类型。本篇博文主要介绍在OpenCV中，如何用代码实现色彩空间类型的转换。 RGB与GRAY互相转换 在OpenCV内，我们使用cv2.cvtC

在前面，我们只介绍了三种图像的类型，分别位二值图像、灰度图像以及RGB图像。但我们现在常用的图像肯定是RGB图像，不过它只是色彩空间的一种类型，在实际的图像中，还有许多其他的色彩空间，对于会PS

在前面博文讲解位平面分解的时候，我们就提到过可以通过位平面分解的方式给图像添加水印。而数值水印是图片版权用到最多的加密方式。 通过在最低有效位的位平面分解图中隐藏二值图像信息，具有极高的隐蔽性。

要实现图像的加密与解密，我们首先需要掌握数学中的按位异或计算方式。 异或运算也叫半加运算，其运算法则与不带进位的二进制加法类似。在python中，通过“^”符号进行异或计算。下面，博主专门列

什么是位平面分解?将灰度图像中处于统一比特位上的二进制像素值进行组合，得到一副二进制图像，该图像被称为灰度图像的一个位平面，这个过程被称为位平面分解。例如，将一副灰度图像内所有像素点上处于二

在OpenCV内，常见的按位运算函数如下表所示：bitwise_and() 按位与 bitwise_or() 按位或 bitwise_xor() 按位异或

所谓图像加权和，就是计算两幅图像的像素值之和时，将两幅图像的权重考虑进来，数据公式表示为如下： dst=saturate(src1a+src2b+y) OpenCV中提供cv2.ad

在实现图像如何变亮之前，我们需要认识一下图像的基本表示方法。在电脑中，图像被分为3种：二值图像，灰度图像以及彩色图像。 其中二值图像是指仅仅包含黑色和白色两种颜色的图像，比如在程序