OpenCV-Python

对于刚接触 opencv 的工友来说，能快速看到图像处理的效果是很重要的。OpenCV 内置了图像预览方法，我在之前的文章里已经介绍过。 而在 Python 生态里，有一个更厉害的图像显示工具

为何需要 cv2.imread 和 cv2.imdecode 两个API？ cv2.imread 和 cv2.imdecode似乎在做同样的事情——将某种格式的数据变成OpenCV可以处理的图像矩阵。

在图像处理领域，了解图像的基本信息是必不可少的第一步。 之前已经使用 cv2.imread() 方法将图片读取出来了。我们还可以使用 OpenCV 提供的一些方法

绘制文字（数字和英文） OpenCV 提供了 cv2.putText() 方法，可以方便地在图像上绘制文本。

使用 OpenCV 做目标检查时，我们可以通过 OpenCV 提供的图形绘制功能，将监测到的目标框起来，方便我们调试。这些功能在数据可视化、图像标注等场景中非常实用。

在使用 OpenCV 进行图像处理时，有时需要与图像进行交互，例如选择感兴趣区域（ROI）、标注关键点、调整参数、获取图片指定位置的颜色值等

在计算机图像处理中，色彩空间是理解和操作图像色彩的重要基础。每一种色彩空间都有自己的适用范围。RGB 是比较常见的色彩空间，除此之外比较常见的色彩空间还有 GRAY

🎚️ 在 OpenCV 中，Trackbar 控件（滑块）是一个非常常用的 GUI 组件，用于在图像处理和计算机视觉任务中进行交互式调整参数

📹 这一讲简单聊聊 OpenCV 读取和保存视频。 视频的来源主要有2种，一种是本地视频文件，另一种是实时视频流

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器学习和实时计算机视觉应用。比如图像和视频的滤镜和降噪、物体检测、人脸识别、证件号识别、车牌识别等应