《OpenCV 4 计算机视觉：Python 语言实现（原书第 3 版）》阅读札记
第 1 章 安装 OpenCV
为何 OpenCV 的 Python 模块命名为 cv2？
在 cv2 中的 2 与 OpenCV 的版本号无关，我们使用的是 OpenCV 4。历史上，有一个名为 cv 的 Python 模块封装了 OpenCV 的一个已经过时的 C 版本。在 OpenCV 4 中已经不存在任何 cv 模块。但是 OpenCV 文档有时会错误地将模块命名为 cv（而不是 cv2）。请记住，在 OpenCV 4 中，正确的 Python 模块名称始终是 cv2。
第 2 章 处理文件、摄像头和 GUI
img = numpy.zeros((3, 3), dtype=numpy.uint8)按：
(3, 3) 中前一个 3 表示 3 行，后一个 3 表示 3
列（如果把它想象成矩阵的话）；uint8 表示无符号整数，范围是
0~255。
这里，使用 8 位整数来表示像素，所以像素的值的范围是
0~255，其中 0 表示 黑色，255
表示白色，中间的值表示灰色。
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)按：使用 cv2.cvtColor
函数将上面的图像转换成蓝-绿-红（Blue-Green-Red，BGR）格式。
图像的变化过程如下：
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]], dtype=uint8)==>
array([[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]],
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]],
[[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]]], dtype=uint8)按：转换后的图像每个像素都用一个三元数组表示，每个整数分别表示三个颜色通道（B、G 和 R）中的一个。
shape 属性返回行、列和通道数（如果有多个通道的话）。
img = numpy.zeros((5, 3), dtype=numpy.uint8)
print(img.shape)output:
(5, 3)按：输出 (5, 3)，表示我们有一幅 5 行 3
列的灰度图像，如果将该图像转换成 BGR 格式，shape 将是
(5, 3, 3)，表示每个像素有 3 个通道。
import cv2
image = cv2.imread('MyPic.png')
cv2.imwrite('MyPic.jpg', image)按：从 png 格式加载并保存为 jpg 格式。
默认情况下，
imread返回 BGR 格式的图像，即使该文件使用的是灰度格式。 BGR 表示与红-绿-蓝（Red-Green-Blue，RGB）相同的颜色模型，只是字节顺序相反。
imread支持的模式选项有哪些？
- cv2.IMREAD_COLOR：该模式是默认选项，提供 3 通道的 BGR 图像，每个通道一个 8 位值（0～255）。
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：该模式提供 8 位灰度图像。
- cv2.IMREAD_ANYCOLOR：该模式提供每个通道 8 位的 BGR 图像或者 8 位灰度图像，具体取决于文件中的元数据。
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：该模式读取所有的图像数据，包括作为第 4 通道的 α 或透明度通道（如果有的话）。
- cv2.IMREAD_ANYDEPTH：该模式加载原始位深度的灰度图像。例如，如果文件以这种格式表示一幅图像，那么它提供每个通道 16 位的一幅灰度图像。
- cv2.IMREAD_ANYDEPTH｜cv2.IMREAD_COLOR：该组合模式加载原始位深度的 BGR 彩色图像。
- cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2：该模式加载的灰度图像的分辨率是原始分辨率的 1/2。例如，如果文件包括一幅 640×480 的图像，那么它加载的是一幅 320×240 的图像。
- cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2：该模式加载每个通道 8 位的 BGR 彩色图像，分辨率是原始图像的 1/2。
- cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4：该模式加载灰度图像，分辨率是原始图像的 1/4。
- cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4：该模式加载每个通道 8 位的彩色图像，分辨率是原始图像的 1/4。
- cv2.IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8：该模式加载灰度图像，分辨率是原始图像的 1/8。
- cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8：该模式加载每个通道 8 位的彩色图像，分辨率为原始图像的 1/8。
import cv2
grayImage = cv2.imread('MyPic.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imwrite('MyPicGray.png', grayImage)按：将一个 PNG 文件加载为灰度图像（在此过程中会丢失所有的颜色信息），再将其保存为一个灰度 PNG 图像。
imread和imwrite操作文件时，对文件的路径有什么要求？
- 如果希望直接使用文件名来读取文件，那么，图片文件必须和当前的 Python 脚本位于同一目录。这时用的是相对路径；
- 使用绝对路径。
imwrite函数对图像有什么要求？
imwrite() 函数要求图像为 BGR 格式或者灰度格式，每个通道具有输出格式可以支持的特定位数。例如，BMP 文件格式要求每个通道 8 位，而 PNG 允许每个通道 8 位或 16 位。
我们可以通过使用类似于
image[0, 0]或者image[0, 0, 0]的表达式来访问 numpy.array 类型的数据中的值。第一个索引是像素的 y 坐标或者行，第二个索引是像素的 x 坐标或列，第三个索引（如果有的话）表示一个颜色通道。
一个例子？
在左上角为白色像素的 8 位灰度图像中，image[0,0] 是
255。在左上角为蓝色像素的 24 位（每个通道 8 位）BGR
图像中，image[0,0] 是 [255,0,0]。
byteArray = bytearray(image)按：假设图像的每个通道有 8 位，我们可以将其强制转换为标准的 Python bytearray 对象（一维的）。