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Merge pull request #22948 from wxy/20210802-Use-OpenCV-on-Fedora-Linux---part-1
PRF&PUB:20210802 use open cv on fedora linux part 1
This commit is contained in:
Xingyu.Wang
GitHub
commit
65051c88c7
@ -3,36 +3,40 @@
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[#]: author: (Onuralp SEZER https://fedoramagazine.org/author/thunderbirdtr/)
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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (geekpi)
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[#]: reviewer: ( )
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[#]: publisher: ( )
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[#]: url: ( )
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-13698-1.html)
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在 Fedora Linux 上使用 OpenCV ‒ 第一部分
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在 Fedora Linux 上使用 OpenCV（一）
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![][1]
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封面图片选自[文森特-凡高][2]的《星空》，公共领域，通过维基共享资源发布
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*封面图片选自[文森特·梵高][2]的《星空》，公共领域，通过维基共享资源发布*
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技术世界每天都在变化，对计算机视觉、人工智能和机器学习的需求也在增加。让计算机和手机能够看到周围环境的技术被称为[计算机视觉][3]。重新创造人眼的工作始于 50 年代。从那时起，计算机视觉技术有了长足的发展。计算机视觉已经通过不同的应用进入了我们的手机。这篇文章将介绍 Fedora Linux 上的[OpenCV][4]。
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技术世界每天都在变化，对计算机视觉、人工智能和机器学习的需求也在增加。让计算机和手机能够看到周围环境的技术被称为 [计算机视觉][3]。这个重新创造人眼的工作始于 50 年代。从那时起，计算机视觉技术有了长足的发展。计算机视觉已经通过不同的应用进入了我们的手机。这篇文章将介绍 Fedora Linux 上的 [OpenCV][4]。
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### **什么是 OpenCV?**
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### 什么是 OpenCV？
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> OpenCV （开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 的建立是为了给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。它有超过 2500 种优化算法，其中包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类行为进行分类，并建立标记，将其与增强现实叠加等等。
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> OpenCV（<ruby>开源计算机视觉库<rt>Open Source Computer Vision Library</rt></ruby>）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 的建立是为了给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。它有超过 2500 种优化后的算法，其中包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。这些算法可用于检测和识别人脸、识别物体、对视频中的人类行为进行分类，并建立标记，将其与增强现实叠加等等。
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>
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> [opencv.org – about][5]
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### 在 Fedora Linux 上安装 OpenCV
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要开始使用 OpenCV，请从 Fedora Linux 仓库中安装它。
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要开始使用 OpenCV，请从 Fedora Linux 仓库中安装它：
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$ sudo dnf install opencv opencv-contrib opencv-doc python3-opencv python3-matplotlib python3-numpy
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```
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**注意：**在 Fedora Silverblue 或 CoreOs 上，Python 3.9 是核心提交的一部分。用以下方法安装 OpenCV 和所需工具：_rpm-ostree install opencv opencv-doc python3-opencv python3-matplotlib python3-numpy_。
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**注意：** 在 Fedora Silverblue 或 CoreOS 上，Python 3.9 是核心提交的一部分。用以下方法安装 OpenCV 和所需工具：
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接下来，在终端输入以下命令，以验证 OpenCV 是否已经安装（用户输入的内容以粗体显示）。
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```
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rpm-ostree install opencv opencv-doc python3-opencv python3-matplotlib python3-numpy
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```
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接下来，在终端输入以下命令，以验证 OpenCV 是否已经安装：
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```
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$ python
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@ -45,20 +49,20 @@ Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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>>> exit()
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```
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当你输入 _print_ 命令时，应该显示当前的 OpenCV 版本，如上图所示。这表明 OpenCV 和 Python-OpenCV 库已经成功安装。
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当你输入 `print` 命令时，应该显示当前的 OpenCV 版本，如上图所示。这表明 OpenCV 和 Python-OpenCV 库已经成功安装。
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此外，如果你想用 Jupyter Notebook 做笔记和写代码，并了解更多关于数据科学工具的信息，请查看早期的 Fedora Magazine 文章：[_Fedora 中的 Jupyter 和数据科学_][6]。
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此外，如果你想用 Jupyter Notebook 做笔记和写代码，并了解更多关于数据科学工具的信息，请查看早期的 Fedora Magazine 文章：[Fedora 中的 Jupyter 和数据科学][6]。
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### 开始使用 OpenCV
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安装完成后，使用 Python 和 OpenCV 库加载一个样本图像（按 **S** 键以 _png_ 格式保存图像的副本并完成程序）：
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安装完成后，使用 Python 和 OpenCV 库加载一个样本图像（按 `S` 键以 png 格式保存图像的副本并完成程序）：
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```
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$ cp /usr/share/opencv4/samples/data/starry_night.jpg .
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$ python starry_night.py
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```
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_starry_night.py_ 的内容：
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`starry_night.py` 的内容：
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```
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import cv2 as cv
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@ -74,7 +78,7 @@ if k == ord("s"):
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![][7]
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通过在 _cv.imread_ 函数中添加参数 **0**，对图像进行灰度处理，如下所示。
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通过在 `cv.imread` 函数中添加参数 `0`，对图像进行灰度处理，如下所示。
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```
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),0)
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@ -82,13 +86,11 @@ img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),0)
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![][8]
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这些是一些可以用于 _cv.imread_ 函数的第二个参数的替代值。
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* **cv2.IMREAD_GRAYSCALE** 或 **0：** 以灰度模式加载图像。
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* **cv2.IMREAD_COLOR** 或 **1：** 以彩色模式载入图像。图像中的任何透明度将被移除。这是默认的。
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* **cv2.IMREAD_UNCHANGED** 或 **-1：**载入未经修改的图像。包括 alpha 通道。
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这些是一些可以用于 `cv.imread` 函数的第二个参数的替代值：
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* `cv2.IMREAD_GRAYSCALE` 或 `0`：以灰度模式加载图像。
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* `cv2.IMREAD_COLOR** 或 `1`：以彩色模式载入图像。图像中的任何透明度将被移除。这是默认的。
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* `cv2.IMREAD_UNCHANGED** 或 `-1`：载入未经修改的图像。包括 alpha 通道。
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#### 使用 OpenCV 显示图像属性
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@ -121,10 +123,8 @@ Image 2D numpy array
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...
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```
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* **img.shape：** 返回一个行数、列数和通道数的元组（如果是彩色图像）。
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* **img.dtype：** 返回图像的数据类型。
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* `img.shape`：返回一个行数、列数和通道数的元组（如果是彩色图像）。
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* `img.dtype`：返回图像的数据类型。
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接下来用 Matplotlib 显示图像：
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@ -140,7 +140,7 @@ plt.show()
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#### 发生了什么？
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该图像是作为灰度图像读入的，但是当使用 Matplotlib 的 _imshow_ 函数时，它不一定会以灰度显示。这是因为 _imshow_ 函数默认使用不同的颜色映射。要指定使用灰度颜色映射，请将 _imshow_ 函数的第二个参数设置为 _cmap='gray'_，如下所示。
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该图像是作为灰度图像读入的，但是当使用 Matplotlib 的 `imshow` 函数时，它不一定会以灰度显示。这是因为 `imshow` 函数默认使用不同的颜色映射。要指定使用灰度颜色映射，请将 `imshow` 函数的第二个参数设置为 `cmap='gray'`，如下所示：
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```
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plt.imshow(img,cmap='gray')
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@ -192,16 +192,14 @@ plt.show()
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![][12]
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* **cv2.split：**将一个多通道数组分割成几个单通道数组。
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* **cv2.merge：** 将几个数组合并成一个多通道数组。所有的输入矩阵必须具有相同的大小。
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* `cv2.split`：将一个多通道数组分割成几个单通道数组。
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* `cv2.merge`：将几个数组合并成一个多通道数组。所有的输入矩阵必须具有相同的大小。
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**注意：**白色较多的图像具有较高的颜色密度。相反，黑色较多的图像，其颜色密度较低。在上面的例子中，红色的密度是最低的。
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**注意：** 白色较多的图像具有较高的颜色密度。相反，黑色较多的图像，其颜色密度较低。在上面的例子中，红色的密度是最低的。
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#### 转换到不同的色彩空间
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_cv2.cvtColor_ 函数将一个输入图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。在 RGB 和 BGR 色彩空间之间转换时，应明确指定通道的顺序（_RGB2BGR_ 或 _BGR2RGB_）。**注意，OpenCV 中的默认颜色格式通常被称为 RGB，但它实际上是 BGR（字节是相反的）。**因此，标准（24 位）彩色图像的第一个字节将是一个 8 位蓝色分量，第二个字节是绿色，第三个字节是红色。然后第四、第五和第六个字节将是第二个像素（蓝色，然后是绿色，然后是红色），以此类推。
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`cv2.cvtColor` 函数将一个输入图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间。在 RGB 和 BGR 色彩空间之间转换时，应明确指定通道的顺序（`RGB2BGR` 或 `BGR2RGB`）。**注意，OpenCV 中的默认颜色格式通常被称为 RGB，但它实际上是 BGR（字节是相反的）。** 因此，标准（24 位）彩色图像的第一个字节将是一个 8 位蓝色分量，第二个字节是绿色，第三个字节是红色。然后第四、第五和第六个字节将是第二个像素（蓝色、然后是绿色，然后是红色），以此类推。
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```
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import cv2 as cv
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@ -218,7 +216,7 @@ plt.show()
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关于 OpenCV 的更多细节可以在[在线文档][14]中找到。
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谢谢。
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感谢阅读。
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@ -227,7 +225,7 @@ via: https://fedoramagazine.org/use-opencv-on-fedora-linux-part-1/
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作者：[Onuralp SEZER][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[geekpi](https://github.com/geekpi)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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