OpenCV计算机视觉实战（3）——计算机图像处理基础

0. 前言

计算机视觉不同于计算机图形学和图像管理。计算机视觉侧重于开发使计算机能够理解和解释视觉信息的算法和系统，计算机图形学涉及创建、渲染和操作图像和视觉内容，以便进行显示或模拟，图像管理(压缩)技术用于减小图像文件的大小以便存储和传输。本节将对计算机成像的基础知识进行简要介绍，讨论像素、色彩空间、图像格式和图像处理等内容。

1. 像素和图像表示

在本节中，我们从图像处理的基础知识开始，探讨图像在计算机上是如何表示的，计算机如何管理显示器，屏幕上的不同形状和颜色是如何实现的，不同的图像如何平滑移动并形成动态画面。

1.1 像素

像素是图像中的最小单位，是表示单个点的颜色和亮度的基本构建块。当像素组合在一起时，就创建了一幅图像。像素通常表示显示器或图像传感器上的一个正方形或矩形区域，包含了关于应在特定位置显示或捕获的颜色和光强度的信息。在图像的数字表示中，像素以网格状的模式排列，形成行和列，这个网格中的每个像素都有特定的位置或坐标，比如使用坐标 (x, y) 唯一的标识和操作每个像素。像素用于表示图像的方式如下：

• 颜色信息：数字图像中的每个像素都存储着颜色信息。在 RGB 颜色模型中，一个像素由三个颜色通道表示：红色、绿色和蓝色，每个通道的强度或亮度通常用从 0 到 255 (8 位二进制值)或更高位深度的数值来表示，从而确定该像素的颜色。通过组合相邻像素的颜色值，形成完整的图像
• 空间排列：像素按照规则的网格模式排列。图像的分辨率由水平和垂直维度中像素的数量确定，比如全高清分辨率的 1920x1080 像素。更高的分辨率通常意味着更多的像素，以产生更细致的细节和更清晰的图像
• 图像显示：当像素显示在屏幕上或打印在纸上时，它们共同组成我们观察到的图像。每个像素根据其颜色和强度值发射或反射光，组合在一起时创建了图像的视觉表示
• 图像处理：像素是各种图像处理和操作技术的基础。如调整大小、裁剪、旋转、调整亮度和对比度、应用滤镜等操作都是在单个像素或像素组上执行的，以修改图像的外观或内容
• 图像存储：数字图像以文件形式存储，最常见的图像文件格式包括 JPEG、PNG 或 BMP 等，存储了像素信息以及额外的元数据和压缩方法。这些文件存储了每个像素的颜色值，能够在显示或进一步处理时重建图像。

理解像素的概念对于处理数字图像至关重要，无论是图像的捕捉、显示还是操作。像素作为形成数字图像中丰富视觉信息的基本单位，共同构成了我们在数字图像中感知到的丰富视觉信息

2. 色彩空间

图像处理中的色彩空间指的是不同的模型或表示方法，定义了颜色在图像中的表示和编码方式。每个色彩空间都有自己一套规则和参数来表示颜色，用于在各种应用程序中准确捕捉、处理和显示颜色，包括摄影、计算机图形和图像分析。

2.1 原色

根据三色视觉理论，人眼有三种类型的色彩感受器(锥体)负责颜色感知。这三种感受器对光的不同波长敏感，它们的反应组合使我们能够感知到丰富的色彩。
在物理学中，原色指的是通过加性色彩混合可以得到所有其他颜色的一组颜色。在物理世界中，原色是红色、绿色和蓝色。自然界中的所有颜色都可以通过以不同比例混合这三种颜色来实现。例如，当我们看到一个柠檬时，我们将其视为黄色并不是因为柠檬本身是黄色的，柠檬吸收了除红色和绿色以外的所有光波，这些反射的红色和绿色光落在我们的眼睛上并刺激了红色和绿色的感受器，这种组合使我们的大脑将颜色处理为黄色。同样，感知品红色涉及对红色和蓝色感受器的刺激。
需要注意的是，物理学中的原色与印刷中使用的减法原色以及其他不同上下文中使用的颜色模型不同。物理学中的原色与三色视觉理论有关，并用于解释颜色感知的生理基础，通过理解原色的性质以及它们如何结合形成其他颜色，可以更好地理解颜色视觉、光吸收和光在各种材料和系统中的行为原理。

2.2 色彩空间

图像处理中的色彩空间指的是不同的模型或表示方法，定义了颜色在图像中的表示和编码方式。每个色彩空间都有自己一套规则和参数来表示颜色，用于在各种应用程序中准确捕捉、处理和显示颜色，包括摄影、计算机图形和图像分析。

2.2.1 加色法

加色法( RGB 色彩空间)是图像处理、计算机图形和显示技术中最广泛使用的颜色模型之一，通过组合三种原色——红色 (R)、绿色 (G) 和蓝色 (B) 来表示颜色。在 RGB 色彩空间中，图像中的每个像素由三个颜色通道表示：红色、绿色和蓝色。每个颜色通道的强度或亮度通常由一个范围从 0 到 255 的 8 位值表示，其中 0 表示无强度(暗)，255 表示最大强度(全亮度)。通过调整这三个通道的强度，可以创建任何颜色，这种色彩空间遵循加色法原理。RGB 色彩空间具有以下几个重要特性：

• 加色混合：在 RGB 模型中，通过添加不同强度的红色、绿色和蓝色光来创建颜色。当三种原色的强度都设置为最大值 (255, 255, 255) 时，结果是白色。相反，当三种原色的强度都设置为最小值 (0, 0, 0) 时，结果是黑色
• 色域：RGB 色彩空间定义了可以表示的特定范围的颜色，这个颜色范围通常被称为色彩空间的色域。RGB 色彩空间的色域取决于所使用的特定设备或介质的颜色再现能力，比如显示器或打印机
• 颜色混合：通过组合不同强度的红色、绿色和蓝色，可以创建各种颜色。例如，相等强度的红色和绿色产生黄色，而相等强度的红色和蓝色产生洋红色。不同强度的组合可以表示广泛的颜色范围
• 色深度：色深度是用于表示每个颜色通道的位数。例如，8 位色深度允许每个通道有 256 个强度级别，总共可表示 1670 万种可能的颜色 ($256^3$)。更高的色深度，如 16 位或 24 位，提供了更高的精度和更多可用的颜色

RGB 色彩空间能够在各种应用中使用，包括数字摄影、计算机图形、视频处理和显示技术。作为许多图像文件格式(如 JPEG、PNG 和 BMP)中颜色表示的基础，其中像素值存储为 RGB 值。需要注意的是，RGB 色彩空间有多种变体，如 Adobe RGB 和 sRGB，其色域和颜色特性略有不同。这些变体旨在满足特定需求，如为打印提供准确的颜色再现或为网络和数字内容提供标准化的色彩空间。

2.2.2 减色法

CMYK 色彩空间，也称为过程色模型，主要用于印刷和颜色再现。CMYK 代表青色 (C, cyan)、洋红色 (M, magenta)、黄色 (Y, yellow) 和黑色 (K, key)。与使用加色混合的 RGB 色彩模型不同，CMYK 色彩模型使用减色混合来实现广泛的颜色范围。
在 CMYK 色彩空间中，从白色背景开始，通过减去不同强度的青色、洋红色、黄色和黑色颜料来创建目标颜色。四种油墨全强度存在时，产生几乎是黑色的深色，而所有油墨的缺失则产生白色。通过调整这四种油墨颜色的百分比，可以为印刷再现出广泛的颜色。CMYK 色彩空间具有以下特性：

• 减色混合：与 RGB 模型不同，CMYK 模型从白色背景(如纸张的颜色)开始，并通过减去或吸收特定波长的光来创建颜色。当四种油墨全强度应用时，它们几乎吸收所有光，产生几乎是黑色的深色
• 色域：与 RGB 色彩空间相比，CMYK 色彩空间的色域较小。这是因为减色墨水的组合不能像加色光混合那样产生相同范围的颜色。因此，一些在 RGB 中可以表示的鲜艳和高饱和度的颜色可能无法在 CMYK 中准确再现
• 黑色墨水：CMYK 中的 K 代表黑色墨水。将黑色墨水添加到颜色模型中，因为青色、洋红色和黄色墨水的组合不能产生真正的黑色。使用黑色墨水减少了创建深黑色所需墨水的数量，并有助于提高印刷效率
• 颜色分离：在印刷过程中，CMYK 色彩模型用于将图像分离成四种不同的色板，每种颜色一个，每个色板表示图像该区域的相应墨水颜色的强度。在印刷过程中，这些色板结合使用以重新创建原始的全彩图像
• 从 RGB 转换到 CMYK：在准备图像进行印刷时，通常需要将 RGB 图像转换为 CMYK 色彩空间，用于确保图像中的颜色经过正确调整，以匹配印刷过程和打印机使用的特定 CMYK 色彩配置文件的颜色

需要注意的是，从 RGB 转换到 CMYK 时，由于两种色彩空间之间的色域差异，可能会导致某些颜色精确度或饱和度的损失。因此，在最终打印之前，建议预览并对图像进行任何必要的调整。CMYK 色彩空间广泛应用于各种印刷应用中，包括杂志、宣传册、包装和其他印刷材料。通过准确表示颜色，CMYK 模型确保在最终打印输出中尽可能地再现所需的颜色。

2.2.3 灰度图像

灰度图像，也称为黑白图像，由从黑色到白色的不同强度的灰色组成。与具有多个颜色通道的彩色图像不同(例如 RGB 具有红色、绿色和蓝色通道)，灰度图像只有一个通道，表示每个像素的亮度或强度。灰度图像具有以下特性：

• 单通道：灰度图像具有单个通道，通常称为灰度通道或亮度通道。图像中的每个像素由一个值表示，对应于该像素的光强度。在 8 位灰度图像中，值通常从 0 (黑色)到 255 (白色)变化，中间值表示不同强度的灰色
• 无颜色：灰度图像缺乏颜色信息。相反，它们仅依赖于亮度级别来表示图像内容，简化了图像的表示和解释
• 清晰简洁：灰度图像通常具有简洁和清晰的观感。没有颜色的干扰，灰度图像强调视觉元素，如形状、纹理和对比度，能够有效地展示场景中的色调变化、阴影和高光
• 转换：通过彩色到灰度转换的过程可以根据彩色图像获得灰度图像，有多种算法和技术能够将彩色图像转换为灰度图像。一种常见的方法是通过计算每个像素的亮度，取红色、绿色和蓝色通道的加权平均值，因为人类对绿光更敏感
• 存储和处理：与彩色图像相比，灰度图像需要较少的存储空间和计算资源。由于只有一个强度值通道，灰度图像占用更少的内存，并且通常处理速度更快。适用于不需要颜色信息或在存储和处理效率是重要考虑因素的应用。

灰度图像在摄影、印刷、医学成像、计算机视觉等领域有广泛应用，可用于表示深度图、增强图像对比度、简化图像分析算法，或在视觉媒体中创造经典的黑白影像。
需要注意的是，一些灰度图像可能还包含用于辅助信息的其他通道，例如用于透明度的 Alpha 通道或用于图像分割的灰度掩码，但灰度图像的核心特征是在没有颜色的情况下表示强度值。

2.2.4 其它色彩空间

除了上述色彩空间外，计算机应用程序中还包含其他色彩空间：

• HSL：色调、饱和度、亮度 (HSL) 色彩空间基于三个参数定义颜色：色调、饱和度和亮度。色调表示颜色在色盘上的位置，饱和度表示颜色的强度或纯度，而亮度表示感知到的亮度
• HSV：色调、饱和度、值 (HSV) 类似于 HSL，但用值代替了亮度。值参数表示颜色的感知亮度，使其更适用于某些图像处理操作，如调整亮度和对比度
• LAB：CIE Lab*(LAB) 是一个独立于设备的色彩空间，将颜色信息与亮度信息分开。它由三个通道组成：L 用于亮度，a 和 b* 用于颜色信息。LAB 色彩空间通常用于颜色转换和图像分析任务。

当然图像处理中使用的色彩空间远不止这些，每种色彩空间都有其优点和应用。选择合适的色彩空间取决于实际图像处理任务的具体要求。

2.3 像素和色彩空间

像素和色彩空间共同定义了数字图像的颜色表示。色彩空间定义了可以表示的颜色范围，而像素则存储了图像中每个特定点的颜色信息，它们共同构成了数字成像系统中的颜色表示基础。通过结合像素和色彩空间的概念，可以准确地表示、操作和再现数字图像中的颜色。

• 色彩表示：像素根据所使用的色彩空间存储颜色信息。在 RGB 色彩空间中，每个像素保存红色、绿色和蓝色通道的颜色值，这些值确定了每种基本颜色的强度或亮度，它们的组合创建了像素的整体颜色外观。类似地，在 CMYK 色彩空间中，像素存储青色、洋红、黄色和黑色通道的颜色值
• 色域：色彩空间定义了色域，表示可以在特定色彩空间内表示的颜色范围。色域指的是可以显示或再现的所有可能颜色的集合，每个像素的颜色值都限制在所选色彩空间的色域内，这意味着它们只能表示该定义范围内的颜色。色域受所用设备或介质的属性和限制的影响，如显示器、打印机或颜色配置文件
• 色彩空间转换：在处理图像时，可能需要在不同的色彩空间之间进行转换。色彩空间之间的转换涉及将像素的颜色值从一个色彩空间映射到另一个色彩空间，同时尽可能准确地保留感知颜色外观。确保在不同色彩空间的设备或系统之间传输图像时，颜色能够正确表示
• 图像处理：像素和色彩空间在图像处理任务中也非常重要。当执行颜色校正、调整亮度/对比度、应用滤镜或其他图像操作时，通常会在指定色彩空间内对单个像素的颜色值进行计算，根据色彩空间的特性精确控制和修改图像的外观

为了更好的理解像素和色彩空间，结合这两种概念创建图像。下示 32x32 的 2D 整数矩阵可以渲染为字母 A：

矩阵中的每个元素都是一个单一的值，因此图像是一个黑白图像(灰度图像)。

用 (255,0,0) 向量替换 255 值可以得到红色 A，(0,255,0) 得到绿色 A，(0,0,255) 得到蓝色 A。

3. 文件类型

3.1 图像文件类型

图像格式和文件类型种类繁多，本节中我们将讨论常用的流行格式，每种文件类型都有其特性、压缩方法和支持的功能。常见的用于存储图像数据的图像文件格式如下：

• JPEG (Joint Photographic Experts Group)： JPEG 是一种广泛使用的有损压缩格式，通过丢弃一些对视觉影响较小的图像细节，实现了高压缩比。JPEG 支持数百万种颜色，常用于网络图像和数字摄影。由于是有损压缩，反复编辑或重新保存为 JPEG 格式可能会导致图像质量下降
• PNG (Portable Network Graphics)：PNG 是一种无损压缩格式，支持全色和索引图像，非常适合具有锐利边缘、纯色区域或透明度的图像。PNG 文件并不产生 JPEG 文件中的有损压缩伪影，能够保持较高的细节和质量。通常用于网页图形、商标和带有透明度的图像
• GIF (Graphics Interchange Format)：GIF 是一种无损压缩格式，支持动画图像和索引颜色。它使用最多 256 种颜色的有限调色板，适用于简单的图形、图标和动画。GIF 还支持透明度，允许像素完全透明或完全不透明。然而，GIF 的色深相对较低，并不太适合复杂图像
• TIFF (Tagged Image File Format)：TIFF 是一种多功能文件格式，支持无损和有损压缩。TIFF 提供存储高色深图像、多层和元数据的选项，通常用于专业摄影、平面设计和印刷行业，提供灵活性并保持图像质量。然而，与 JPEG 或 PNG 等格式相比，文件大小通常较大
• Bitmap (BMP)：BMP 是一种简单且未压缩的文件格式，用于存储原始像素数据。它支持各种色深，并可以在不产生压缩伪影的情况下保持高质量图像。BMP 文件通常尺寸较大，因此不太适合网络使用，通常用于特定应用，例如一些计算机图形软件或作为图像编辑的中间格式
• RAW：RAW 格式是数字相机用于存储相机传感器捕获的未经处理图像数据的专有文件格式。RAW 文件保留最多的信息，并允许进行复杂的后期处理调整。然而，它们往往具有较大的文件大小，并需要专用软件进行查看和编辑。

每种格式都有其优势、压缩率、颜色支持以及与不同软件应用和设备的兼容性。文件格式的选择取决于多种因素，例如预期用途、所需的图像质量、压缩程度、透明度需求以及兼容性要求。

3.2 视频文件

同样，有多种文件类型可以用于存储视频数据，每种文件类型都有其特点、压缩方法和支持的功能。常见的视频文件格式包括：

• MP4 (MPEG-4)：MP4 是一种广泛使用的视频文件格式，采用 MPEG-4 视频压缩标准。它支持各种音频和视频编解码器，可实现高效压缩和良好的视频质量。MP4 文件与大多数媒体播放器和设备兼容，适用于流媒体、共享和存储视频。MP4 文件还可以包含字幕和元数据
• AVI (Audio Video Interleave)：AVI 是微软开发的一种视频格式，可以在单个文件中存储音频和视频数据。AVI 文件可以支持各种编解码器，但文件大小往往较大，并且压缩效率较低。AVI 文件通常用于旧版视频编辑软件和在 Windows 系统上进行本地播放
• MKV (Matroska Video)：MKV 是一种开源多媒体格式，可以在单个文件中存储多个音频、视频和字幕流。支持各种视频编解码器，并且可以保持高质量的视频和音频，MKV 文件通常用于存储高清和超高清视频内容
• MOV (QuickTime Movie)：MOV 是由 Apple 开发的一种文件格式，用于存储视频、音频和其他媒体数据。MOV 文件通常与 QuickTime 相关联，支持各种编解码器和多个轨道。MOV 文件广泛用于 Apple 生态，包括 macOS 和 iOS 设备。它们可以包含高质量的视频和音频，并且适用于专业应用、视频编辑和多媒体内容分发
• WMV (Windows Media Video)：WMV 是微软开发的一种视频文件格式，主要用于在 Windows 平台上进行流媒体播放。WMV 文件可以支持各种编解码器，并为高效的流媒体和存储提供良好的压缩。WMV 文件非常适合基于 Windows 的系统，在其他平台和设备上的兼容性可能有限
• FLV (Flash Video)：FLV 是主要与 Adobe Flash Player 相关联的视频文件格式。支持通过互联网进行视频内容的流媒体播放。FLV 文件使用 Sorenson Spark 或 VP6 编解码器，并且可以提供高效的视频传输。然而，由于对Flash技术的支持逐渐减弱，FLV 变得越来越不常见，并且正在被其他格式如 MP4 取代

每种格式都有其优势、压缩率、兼容性和功能。文件格式的选择取决于多种因素，如预期用途、视频质量要求、操作系统、流媒体能力以及与播放设备或编辑软件的兼容性等因素。

3.3 图像与视频

视频本质上是一系列图像快速连续播放而形成的，视频是一系列帧或静止图像，按顺序呈现，以创建运动效果。视频文件和图像包含以下联系：
● 逐帧结构：视频由一系列帧组成，每帧代表一个单独的图像。每帧捕获了特定时刻场景的快照，这些帧以较快速率(通常每秒 24 到 30 帧)连续播放，以创建连续运动效果。
● 图像压缩：视频文件使用多种压缩技术来高效存储和传输帧序列。压缩通过编码帧之间的差异、移除冗余并优化像素数据的存储来减小文件大小，不同的视频文件格式采用不同的压缩算法，以平衡文件大小和视频质量。
● 关键帧：在视频压缩中，关键帧(也称为 I-帧)是完整且独立的帧，可以单独解码。关键帧在视频序列中充当参考点，而随后的帧(称为 P-帧或 B-帧)仅存储与前一帧的变化或差异。这种压缩技术通过避免存储每帧的所有像素来减小文件大小。
● 播放：视频文件可以在各种设备和平台上播放。媒体播放器，无论是软件还是硬件，都会解码视频文件的帧，并以快速连续的方式显示它们。重建帧，并以预期帧率显示帧来创建运动效果。
● 编辑和处理：视频编辑软件用于对视频文件中的单个帧进行操作和处理，可以从视频中提取帧，对特定帧应用滤镜，重新排列帧的顺序，甚至用不同的图像替换帧，使其能够精确控制视频的视觉内容。
● 导出静止图像：视频文件也可以导出或保存为单独的图像文件。通过从视频文件中提取帧，可以在视频中的特定时刻获取静止图像。对于创建缩略图、生成宣传材料、捕捉关键时刻或分析单个帧进行视觉分析非常有用。

4. 计算机图像编程简史

图像操作并非是一个独特的软件问题，操纵图像数据的早在计算机出现之前就存在了。电影出现在19世纪末 20 世纪初，早在计算机问世之前就存在了，随着电影的出现，编辑图像和帧以提供更好的观众体验的需求也随之而来。因此，开发人员开发了几种图像处理技术，用于操纵亮度、对比度等参数，这些技术将图像数据视为模拟信号，并使用数学函数执行信号操纵。
与计算机图像处理相比，区别在于计算机图像是数字化的。虽然将这些数字数据转换为模拟信号并执行相同的图像操作是完全可能的，但在数字领域操纵数据通常更为可取。特别是在需要详细和精确的更改时，数字算法通常优于模拟算法。
在老式电视机，使用旋钮可以调节亮度、对比度、锐度、颜色等设置。但是这些旋钮后面没有计算机或 GPU，图像是使用模拟算法进行操作以达到预期效果的。

在 20 世纪 60 年代，研究人员开始探索数字图像处理技术。早期开发用于基本图像操作(如滤波、边缘检测和降噪)的算法。然而，计算资源有限，处理能力低。在 20 世纪 70 年代，计算机图形学推动了光栅图形系统的发展，这些系统使用像素网格来表示和显示图像。早期的编程语言如 FORTRAN 和汇编语言用来编写图像处理的代码，但重点主要放在图形渲染而不是图像处理上。在 20 世纪 80 年代，计算机视觉和图像分析作为计算机科学的子领域受到关注，研究人员开始探索解释图像的技术，开发了特征提取、对象识别和图像理解的算法，编程语言如 C 和 C++ 开始在图像处理任务中流行起来。在 20 世纪 90 年代，图像处理库和 API 开始出现，为开发人员提供了用于图像处理的预构建函数和算法，例如英特尔的图像处理库 (image processing library, IPL)、视觉接口库 (vision interface library, VIL) 以及 ImageMagick 等，这些库为开发人员提供了进行图像操作的工具，如滤波、变换和色彩空间转换，然而，这些库通常彼此不兼容，功能也不完整。而 OpenCV 的出现，解决了这些问题。

5. OpenCV 概述

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉和图像处理库，提供了多样性的功能和算法，旨在为开发实时计算机视觉应用程序提供全面的工具集。OpenCV 最初于 2000 年开发，后作为开源项目发布，使用 C 和 C++ 编写，并提供了多种编程语言的接口，包括 Python、Java 和 MATLAB/Octave。OpenCV 是跨平台的，可以运行在 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 上。
OpenCV 提供了多样性的功能和算法，涵盖了计算机视觉和图像处理的各个领域，主要包括：

• 图像和视频 I/O：OpenCV 能够从文件、摄像头和视频流中读取、写入和处理图像和视频帧
• 图像处理：OpenCV 提供了常见图像处理操作的函数，如滤波、模糊、调整大小、阈值处理、形态学操作和色彩空间转换
• 特征检测和描述：OpenCV 支持特征检测算法，如 Harris 角点检测、FAST、SURF、ORB 和 SIFT，以及特征描述和匹配的方法
• 对象检测和跟踪：OpenCV 包含预训练模型和用于对象检测和跟踪的函数，如 Haar 级联检测器、方向梯度直方图和基于深度学习的方法
• 相机校准：OpenCV 支持相机校准，以校正镜头畸变并获取用于 3D 重建和增强现实应用程序的准确相机参数
• 机器学习：OpenCV 与流行的机器学习框架(如 TensorFlow 和 PyTorch )能够很好的集成，提供了训练和部署机器学习模型的工具，用于图像分类、对象识别和语义分割等任务
• 深度神经网络：OpenCV 包含 dnn 模块，可以与预训练的深度学习模型一起使用，包括 AlexNet、VGG、ResNet 和 YOLO 等流行架构
• GUI 和可视化：OpenCV 包含用于创建图形用户界面 (graphical user interface, GUI) 和使用绘图工具、注释可视化图像、视频的功能
• 机器人和嵌入式系统：OpenCV 广泛应用于机器人和嵌入式系统中，支持运动检测、手势识别和自主导航等任务

OpenCV 社区提供了大量文档、教程、示例代码和 OpenCV 相关主题的论坛，OpenCV 库仍在不断更新和改进，不断优化并加入新的算法。OpenCV 还可以与其他流行的库和框架集成，如 NumPy、SciPy、Matplotlib 和 ROS (Robot Operating System)，能够利用 OpenCV 的功能与其他库一起进行高级图像处理和分析任务。
OpenCV 在多个领域都有广泛应用，包括机器人、监控、增强现实、医学成像、视频分析等。OpenCV 提供了强大而灵活的工具集，可以处理图像和视频，能够轻松实现各种计算机视觉算法，并轻松构建复杂的应用程序。

小结

在本节中，我们讨论了像素、色彩空间、图像如何使用像素和色彩空间在计算机上呈现，以及图像、视频帧和视频之间的关系。

系列链接

OpenCV计算机视觉实战（1）——计算机视觉简介
OpenCV计算机视觉实战（2）——环境搭建与OpenCV简介