每个cver都应该知道的十大OpenCV函数
现在计算机视觉和计算机图形学非常流行，这是因为它们与人工智能有着广泛的联系，它们的主要共同点是使用OpenCV库，以便像人类一样对数字图像或视频（CV）或生成图像（CG）有高层次理解。
这就是为什么今天我们要来看一看在计算机科学领域里，对于同样的库，有哪些函数是你最能从中受益的！
在讨论OpenCV的强大功能之前，让我们先看看计算机视觉、计算机图形学和OpenCV的定义，以便更好地理解我们在这里所做的工作。计算机视觉计算机视觉是一个跨学科的领域，涉及如何使计算机获得对数字图像或视频的高层次理解。从工程的角度来看，它试图使人类视觉系统能够完成任务的自动化，也就是说，它希望像人类一样“看懂”世界。计算机图形学计算机图形学是计算机科学中的一个分支，它研究如何借助计算机生成图像。如今，计算机图形学是数字摄影、电影、视频游戏、手机和计算机显示等许多专业应用领域的核心技术。OpenCVOpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的建立是为了为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。该库提供了处理和分析图像内容的工具，包括识别数字照片中的对象（如人的脸和图形、文本等）、跟踪对象的运动、转换图像、应用机器学习方法以及识别各种图像中的公共元素。好了，现在我们可以从我个人选择的十大函数开始学习。（使用Python编写函数）
imread／imshow这个函数必须放在首位，因为要用一张图片来开始你的项目，此函数是必不可少的。从函数名可以猜到，它加载了BGR（Blue－Green－Red）格式的图像。
import cv2
import matplotlib．pyplot as plot
image ＝ cv2．imread（＇data．png＇） ＃load image
plot．imshow（image） ＃show image
cvtColor加载图像后，还可以使用cvtColor中的不同标志将其转换为不同的配色方案。cv2．cvtColor（image，cv2．COLOR＿BGR2RGB）
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