作者|lazar gugleta
編譯|flin
**|towardsdatascience
這就是為什麼今天我們要看一看在電腦科學領域裡，對於同樣的庫，有哪些函式是你最能從中受益的!
在討論opencv的強大功能之前，讓我們先看看計算機視覺、計算機圖形學和opencv的定義，以便更好地理解我們在這裡所做的工作。
opencv（open source computer vision library）是乙個開源的計算機視覺和機器學習軟體庫。opencv的建立是為了為計算機視覺應用提供乙個通用的基礎設施，並加速機器感知在商業產品中的應用。
該圖書館提供處理和分析影象內容的工具，包括識別數字**中的物件（如人的臉和圖形、文字等）、跟蹤物件的運動、轉換影象、應用機器學習方法以及識別各種影象中的公共元素。
一旦我們解決了這個問題，我們可以從我個人選擇的十大函式開始。（使用python編寫函式）
這個函式必須放在首位，因為要用一張開始你的專案，此函式是必不可少的。從函式名可以猜到，它載入了bgr（blue-green-red）格式的影象。
載入影象後，還可以使用cvtcolor中的不同標誌將其轉換為不同的配色方案。
cv2.cvtcolor(image,cv2.color_bgr2rgb)這是雙向的，例如，color_yuv2bgr也是可能的。
有時你只需要乙個不同於原來大小的影象，所以resize就是你需要的函式。
cv2.resize(image, dimension, interpolation = cv2.inter_area)dimension = (width, height)inter_linear: 雙線性插值
inter_cubic: 4×4畫素鄰域上的雙三次插值
inter_lanczos4: 8×8鄰域上的lanczos插值
每張有3個通道，如果我們想把它們分割成不同的，我們可以使用分割函式來實現。
(channel_b, channel_g, channel_r) = cv2.split(img)如果你已經分割通道,但希望將它們合併到一起，你可以使用merge。
使用vconcat()，hconcat()垂直和水平連線（合併）影象。
v表示垂直，h表示水平。
如果要在三維影象（矩陣）中都填充1或0（因為矩陣要求彩色影象具有3個維度）。
size = 200, 200, 3
m = np.zeros(size, dtype=np.uint8)
n = np.ones(size, dtype=np.uint8)
transpose
如果我們有乙個要轉置的已定義矩陣mat，我們所要做的就是直接對mat使用這個函式：
import numpy as np
mat = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
mat_transpose = mat.transpose()
print(mat_tranpose)
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
#original input
[[1, 2, 3]
[4, 5, 6]]
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