现在计算机视觉和计算机图形学非常流行，这是因为它们与人工智能有着广泛的联系，它们的主要共同点是使用OpenCV库，以便像人类一样对数字图像或视频（CV）或生成图像（CG）有高层次理解。

这就是为什么今天我们要来看一看在计算机科学领域里，对于同样的库，有哪些函数是你最能从中受益的！

在讨论OpenCV的强大功能之前，让我们先看看计算机视觉、计算机图形学和OpenCV的定义，以便更好地理解我们在这里所做的工作。计算机视觉计算机视觉是一个跨学科的领域，涉及如何使计算机获得对数字图像或视频的高层次理解。从工程的角度来看，它试图使人类视觉系统能够完成任务的自动化，也就是说，它希望像人类一样“看懂”世界。计算机图形学计算机图形学是计算机科学中的一个分支，它研究如何借助计算机生成图像。如今，计算机图形学是数字摄影、电影、视频游戏、手机和计算机显示等许多专业应用领域的核心技术。OpenCVOpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的建立是为了为计算机视觉应用提供一个通用的基础设施，并加速机器感知在商业产品中的应用。该库提供了处理和分析图像内容的工具，包括识别数字照片中的对象（如人的脸和图形、文本等）、跟踪对象的运动、转换图像、应用机器学习方法以及识别各种图像中的公共元素。好了，现在我们可以从我个人选择的十大函数开始学习。（使用Python编写函数）

imread／imshow这个函数必须放在首位，因为要用一张图片来开始你的项目，此函数是必不可少的。从函数名可以猜到，它加载了BGR（Blue－Green－Red）格式的图像。

import cv2

import matplotlib．pyplot as plot

image ＝ cv2．imread（＇data．png＇） ＃load image

plot．imshow（image） ＃show image

cvtColor加载图像后，还可以使用cvtColor中的不同标志将其转换为不同的配色方案。cv2．cvtColor（image，cv2．COLOR＿BGR2RGB）

下面是cvtColor的一些其他标志：COLOR＿BGR2GRAY、COLOR＿BGR2HSV和COLOR＿BGR2YUV等。这是双向的，例如，COLOR＿YUV2BGR也是可能的。

resize有时你只需要一个不同于原来大小的图像，所以resize就是你需要的函数。cv2．resize（image， dimension， interpolation ＝ cv2．INTER＿AREA）

它获取原始图像，并按尺寸创建一个新图像。尺寸定义为：dimension ＝ （width， height）

插值是一种重采样图片的方法，在我的例子中，它使用基于INTER＿AREA的区域间重采样，还有更多类似的方法INTER＿NEAREST： 最近邻插值INTER＿LINEAR： 双线性插值INTER＿CUBIC： 4×4像素邻域上的双三次插值INTER＿LANCZOS4： 8×8邻域上的Lanczos插值https：／／scc．ustc．edu．cn／zlsc／sugon／intel／ipp／ipp＿manual／IPPI／ippi＿appendices／ippi＿appB＿LanczosInterpolation．htm

split／merge每张图片有3个通道，如果我们想把它们分割成不同的图片，我们可以使用分割函数来实现。（channel＿b， channel＿g， channel＿r） ＝ cv2．split（img）

如果图像是BGR格式，它会将每个通道分成你定义的三个变量。如果你已经分割通道，但希望将它们合并到一起，你可以使用merge。cv2．merge（channel＿b， channel＿g， channel＿r）

vconcat ／ hconcat使用vconcat（），hconcat（）可以垂直和水平连接（合并）图像。v表示垂直，h表示水平。cv2．vconcat（［image1， image2］）

cv2．hconcat（［image1， image2］）

ones／zeros如果要在三维图像（矩阵）中都填充1或0（因为矩阵要求彩色图像具有3个维度）。size ＝ 200， 200， 3

m ＝ np．zeros（size， dtype＝np．uint8）

n ＝ np．ones（size， dtype＝np．uint8）

作为一个附加函数，我想在这里添加一个东西，那就是转置函数。transpose如果我们有一个要转置的已定义矩阵mat，我们所要做的就是直接对mat使用这个函数：

import numpy as np

mat ＝ np．array（［［1， 2， 3］， ［4， 5， 6］］）

mat＿transpose ＝ mat．transpose（）

print（mat＿tranpose）

得到输出：［［1 4］

［2 5］

［3 6］］

＃original input

［［1， 2， 3］

［4， 5， 6］］