OpenCV图像处理基础

「这是我参与2022首次更文挑战的第1天，活动详情查看：2022首次更文挑战」

图像处理中的主要问题

我们看可以把图像看作是三维世界的二维视图，那么数字图像作为2D图像，可以使用称为像素的有限数字集进行表示(像素的概念将在像素、颜色、通道、图像和颜色空间部分中详细解释)。我们可以，将计算机视觉的目标定义为将这些2D数据转换为以下内容：

新的数据表示(例如，新图像)
决策目标(例如，执行具体决策任务)
目标结果(例如，图像的分类)
信息提取(例如，目标检测)

在进行图像处理时，经常会遇到以下问题：

图像的模糊性，由于受到透视的影响，从而会导致图像视觉外观的变化。例如，从不同的角度看同一个物体会产生不同的图像；
图像通常会受许多自然因素的影响，如光照、天气、反射和运动；
图像中的一部分对象也可能会被其他对象遮挡，使得被遮挡的对象难以检测或分类。随着遮挡程度的增加，图像处理的任务(例如，图像分类)可能非常具有挑战性。

为了更好的解释上述问题，我们假设需要开发一个人脸检测系统。该系统应足够鲁棒，以应对光照或天气条件的变化；此外，该系统应该可以处理头部的运动——用户头部可以在坐标系中每个轴上进行一定程度的动作(抬头、摇头和低头，用户可以离相机稍近或稍远的情况)。而许多人脸检测算法在人脸接近正面时表现出良好的性能，但是，如果一张脸不是正面的(例如，侧面对着镜头)，算法就无法检测到它。此外，算法需要即使在用户戴着眼镜或太阳镜时，也可能需要检测面部(即使这会在眼睛区域产生遮挡）。综上所述，当开发一个计算机视觉项目时，我们必须综合考虑到所有这些因素，一种方法是有使用大量测试图像来验证算法。我们也可以根据测试图像的不同困难程度来对它们进行分类，以便于检测算法的弱点，提高算法的鲁棒性。

图像处理流程

完整的图像处理程序通常可以分为以下三个步骤：

读取图像，图像的获取可以有多种不同的来源(相机、视频流、磁盘、在线资源)，因此图像的读取可能涉及多个函数，以便可以从不同的来源读取图像；
图像处理，通过应用图像处理技术来处理图像，以实现所需的功能(例如，检测图像中的猫)；
显示结果，将图像处理完成后的结果以人类可读的方式进行呈现(例如，在图像中绘制边界框，有时也可能需要将其保存到磁盘)。

此外，上述第2步图像处理可以进一步分为三个不同的处理级别：

低层处理(或者在不引起歧义的情况下可以称为预处理)，通常将一个图像作为输入，然后输出另一个图像。可在此步骤中应用的步骤包括但不限于以下方法：噪声消除、图像锐化、光照归一化以及透视校正等；
中层处理：是将预处理后的图像提取其主要特征(例如采用 DNN 模型得到的图像特征)，输出某种形式的图像表示，它提取了用于图像进一步处理的主要特征。
高层处理：接受中层处理得到的图像特征并输出最终结果。例如，处理的输出可以是检测到的人脸.

像素、颜色、通道、图像和颜色空间

在表示图像时，有多种不同的颜色模型，但最常见的是红、绿、蓝 (RGB) 模型。

RGB 模型是一种加法颜色模型，其中原色 (在RGB模型中，原色是红色 R、绿色 G 和蓝色 B) 混合在一起就可以用来表示广泛的颜色范围。

每个原色 (R, G, B) 通常表示一个通道，其取值范围为[0, 255]内的整数值。因此，每个通道有共256个可能的离散值，其对应于用于表示颜色通道值的总比特数 ( $2^8＝256$ )。此外，由于有三个不同的通道，使用 RGB 模型表示的图像称为24位色深图像：

加色法

在上图中，可以看到 RGB 颜色空间的“加法颜色”属性：

红色加绿色会得到黄色
蓝色加红色会得到品红
蓝色加绿色会得到青色
三种原色加在一起得到白色

因此，如前所述，RGB 颜色模型中，特定颜色可以由红、绿和蓝值分量合成表示，将像素值表示为 RGB 三元组 (r, g, b)。典型的 RGB 颜色选择器如下图所示：

颜色选择器

分辨率为 800×1200 的图像是一个包含800列和1200行的网格，每个网格就是称为一个像素，因此其中包含 800×1200=96 万像素。应当注意，图像中有多少像素并不表示其物理尺寸(一个像素不等于一毫米)。相反，像素的大小取决于为该图像设置的每英寸像素数 (Pixels Per Inch, PPI)。图像的 PPI 一般设置在 [200-400] 范围内。计算PPI的基本公式如下：

PPI=宽度(像素) / 图像宽度(英寸)
PPI=高度(像素) / 图像高度(英寸)

例如，一个4×6英寸图像，图像分辨率为 800×1200，则PPI是200。

图像描述

图像可以描述为2D函数 $f(x, y)$ ，其中 $(x, y)$ 是空间坐标，而 $f(x, y)$ 是图像在点 $(x, y)$ 处的亮度或灰度或颜色值。另外，当 $f(x, y)$ 和 $(x, y)$ 值都是有限离散量时，该图像也被称为数字图像，此时：

$x∈ [0, h-1]$ ，其中 $h$ 是图像的高度
$y∈ [0, w-1]$ ，其中 $w$ 是图像的宽度
$f(x, y)∈ [0，L-1]$ ，其中 $L=256$ (对于8位灰度图像)

彩色图像也可以用同样的方式表示，只是我们需要定义三个函数来分别表示红色、绿色和蓝色值。这三个单独的函数中的每一个都遵循与为灰度图像定义的 $f(x, y)$ 函数相同的公式。我们将这三个函数的子索引 R、G 和 B 分别表示为 $f_R(x, y)$ 、 $f_G(x, y)$ 和 $f_B(x, y)$ 。

同样，黑白图像也可以表示为相同的形式，其仅需要一个函数来表示图像，且 $f(x, y)$ 只能取两个值。通常，0 表示黑色、1 表示白色。

下图显示了三种不同类型的图像(彩色图像、灰度图像和黑白图像)：

不同类型图像示例

数字图像可以看作是真实场景的近似，因为 $f(x, y)$ 值是有限的离散量。此外，灰度和黑白图像每个点只对应有一个值，彩色图像每个点需要三个函数对应于图像的红色、绿色和蓝色分量。

图像文件类型

尽管在 OpenCV 中处理的图像时，可以将图像看作 RGB 三元组的矩阵(在 RGB 图像模型情况下)，但它们不一定是以这种格式创建、存储或传输的。有许多不同的文件格式，如 GIF、PNG、位图或 JPEG，使用不同形式的压缩（无损或有损）来更有效地表示图像。

下表列示了 OpenCV 支持的文件格式及其关联的文件扩展名：

文件格式	文件扩展名
Windows bitmaps	.bmp和.dib
JPEG files	.JPEG、.jpg 和 *.jpe
JPEG 2000 files	*.jp2
Portable Network Graphics	*.png
Portable image format	.pbm、.pgm 和 *.ppm
TIFF files	.TIFF 和 .tif

对图像应用无损或有损压缩算法，可以得到比未压缩图像占据存储空间小的图像。其中，在无损压缩算法中，得到的图像与原始图像等价，也就是说，经过反压缩过程后，得到的图像与原始图像完全等价(相同)；而在有损压缩算法中，得到的图像并不等同于原始图像，这意味着图像中的某些细节会丢失，在许多有损压缩算法中，压缩级别是可以调整的。