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[#]: subject: (Use OpenCV on Fedora Linux ‒ part 1)
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[#]: via: (https://fedoramagazine.org/use-opencv-on-fedora-linux-part-1/)
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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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在 Fedora Linux 上使用 OpenCV ‒ 第一部分
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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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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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### **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.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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$ 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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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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$ python
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Python 3.9.6 (default, Jul 16 2021, 00:00:00)
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[GCC 11.1.1 20210531 (Red Hat 11.1.1-3)] on linux
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Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
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>>> import cv2 as cv
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>>> print( cv.__version__ )
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4.5.2
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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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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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```
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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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```
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import cv2 as cv
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import sys
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"))
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if img is None:
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sys.exit("Could not read the image.")
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cv.imshow("Display window", img)
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k = cv.waitKey(0)
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if k == ord("s"):
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cv.imwrite("starry_night.png", img)
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```
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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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```
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),0)
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```
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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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#### 使用 OpenCV 显示图像属性
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图像属性包括行、列和通道的数量、图像数据的类型、像素的数量等等。假设你想访问图像的形状和它的数据类型。你可以这样做：
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```
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import cv2 as cv
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"))
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print("Image size is", img.shape)
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print("Data type of image is", img.dtype)
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Image size is (600, 752, 3)
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Data type of image is uint8
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print(f"Image 2D numpy array \n {img}")
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Image 2D numpy array
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[[[0 0 0]
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[0 0 0]
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[0 0 0]
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...
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[0 0 0]
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[0 0 0]
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[0 0 0]]
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[[0 0 0]
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[0 0 0]
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[0 0 0]
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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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接下来用 Matplotlib 显示图像：
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```
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import cv2 as cv
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import matplotlib.pyplot as plt
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),0)
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plt.imshow(img)
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plt.show()
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```
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![][9]
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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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```
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plt.imshow(img,cmap='gray')
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```
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![][10]
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这个问题在以彩色模式打开图片时也会发生，因为 Matplotlib 期望图片为 RGB（红、绿、蓝）格式，而 OpenCV 则以 BGR（蓝、绿、红）格式存储图片。为了正确显示，你需要将 BGR 图像的通道反转。
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```
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import cv2 as cv
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import matplotlib.pyplot as plt
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),cv.IMREAD_COLOR)
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fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)
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ax1.imshow(img)
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ax1.set_title('BGR Colormap')
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ax2.imshow(img[:,:,::-1])
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ax2.set_title('Reversed BGR Colormap(RGB)')
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plt.show()
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![][11]
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#### 分割和合并颜色通道
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```
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import cv2 as cv
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import matplotlib.pyplot as plt
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),cv.IMREAD_COLOR)
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b,g,r = cv.split(img)
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fig,ax = plt.subplots(2,2)
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ax[0,0].imshow(r,cmap='gray')
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ax[0,0].set_title("Red Channel");
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ax[0,1].imshow(g,cmap='gray')
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ax[0,1].set_title("Green Channel");
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ax[1,0].imshow(b,cmap='gray')
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ax[1,0].set_title("Blue Channel");
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# Merge the individual channels into a BGR image
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imgMerged = cv.merge((b,g,r))
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# Show the merged output
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ax[1,1].imshow(imgMerged[:,:,::-1])
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ax[1,1].set_title("Merged Output");
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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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**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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```
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import cv2 as cv
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import matplotlib.pyplot as plt
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img = cv.imread(cv.samples.findFile("starry_night.jpg"),cv.IMREAD_COLOR)
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img_rgb = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)
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plt.imshow(img_rgb)
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plt.show()
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![][13]
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### 更多信息
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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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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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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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[a]: https://fedoramagazine.org/author/thunderbirdtr/
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[b]: https://github.com/lujun9972
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[1]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/08/starry-night-1-816x345.jpg
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[2]: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Van_Gogh_-_Starry_Night_-_Google_Art_Project.jpg
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[3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision
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[4]: https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV
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[5]: https://opencv.org/about/
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[6]: https://fedoramagazine.org/jupyter-and-data-science-in-fedora/
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[7]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image.png
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[8]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image-1.png
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[9]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image-2.png
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[10]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image-3.png
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||
[11]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image-4.png
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||
[12]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image-5.png
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||
[13]: https://fedoramagazine.org/wp-content/uploads/2021/06/image-7.png
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||
[14]: https://docs.opencv.org/4.5.2/index.html
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