¡Hola, Habr! Estoy comenzando una serie de artículos sobre la biblioteca OpenCV en Python. ¡A quién le importa, bienvenido bajo el corte!

Introducción
OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto para análisis, clasificación y procesamiento de imágenes. Es muy utilizado en lenguajes como C, C ++, Python y Java.
Instalación
Asumiremos que Python y la biblioteca OpenCV ya están instaladas, si no, aquí están las instrucciones para instalar Python en Windows y ubuntu , instalar OpenCV en Windows y Ubuntu .
, . . — . , , ( 0, 0 ) . , , 400x300 . , 400 300 . 400*300 = 120000 .
: RGB. 0 255, 0 , 255 . 0 255 , 0 , 255 :

RGB(red, green, blue — , , ), , . 0 255 , «» . , [0,255], , , 8- . (, , ). , , 255: (255, 255, 255). , , 0: (0, 0, 0). , RGB :

OpenCV
. , — . , — :
import cv2
:
from cv2 import cv2
,
def loading_displaying_saving():
img = cv2.imread('girl.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('girl', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('graygirl.jpg', img)
cv2.imread(), , , , , . RGB — cv2.IMREAD_COLOR, — cv2.IMREAD_GRAYSCALE. cv2.IMREAD_COLOR. 2D ( ) 3D ( ) NumPy. : x x 3, 3 — , . : x .
cv2.imshow() . , , , , cv2.waitKey(), . , . , 0. , RGB:

, , cv2.imwrite() jpg( :png, tiff,jpeg,bmp . ., ), , , .
, , shape:
print(":"+str(img.shape[0]))
print(":" + str(img.shape[1]))
print(" :" + str(img.shape[2]))
, img.shape[2] , 2D .
, x y , . , OpenCV RGB , , , OpenCV , :
(b, g, r) = img[0, 0]
print(": {}, : {}, : {}".format(r, g, b))
C , (0,0). , , . , b, g r. . , , :
img[0, 0] = (255, 0, 0)
(b, g, r) = img[0, 0]
print(": {}, : {}, : {}".format(r, g, b))
En la primera línea, establecemos el valor del píxel (0, 0) en (255, 0, 0), luego tomamos nuevamente el valor de este píxel y lo mostramos en la pantalla, como resultado, se mostró lo siguiente en mi consola:
: 251, : 43, : 65
: 0, : 0, : 255
Este es el final de la primera parte. Si de repente alguien necesita el código fuente y una imagen, aquí hay un enlace a github . ¡Gracias a todos por su atención!