目录1.1 什么是计算机视觉生活里的计算机视觉场景1.2 图像在计算机眼中是什么1.3 开发环境搭建1.1 什么是计算机视觉人类通过眼睛接收画面大脑识别画面里的物体、位置、颜色计算机视觉Computer VisionCV就是让机器拥有 “看懂图片、视频” 的能力。简单讲给计算机一张图片让计算机输出对这张图的理解。输入图片 / 视频一堆数字像素矩阵输出物体是什么、物体在哪、图片描述、是否异常等信息。人类看到一张猫的照片大脑直接认出这是猫。计算机看到同一张照片只拿到一大串数字计算机视觉算法负责从数字里解析出 “这是猫”。生活里的计算机视觉场景手机人脸识别解锁车牌识别监控摄像头人形检测OCR 文字识别图片转文字自动驾驶识别行人、红绿灯OpenCV 做图像预处理、目标检测项目本专栏主要实战方向1.2 图像在计算机眼中是什么计算机看不懂图片只认识数字。一张彩色图片本质是像素矩阵灰度图每个像素一个数值范围 0~2550 代表黑色255 代表白色。RGB 彩色图每个像素由 R、G、B 三个通道组成每个通道取值 0‑255。可以通过这个网站https://www.rapidtables.org/zh-CN/web/color/RGB_Color.html查看各种颜色的rgb值1.3 开发环境搭建学习计算机视觉与OpenCV开发首先需要搭建完整的Python开发环境包含Python解释器与PyCharm开发工具详细的环境安装、配置教程可参考Python与PyCharm环境搭建完整教程。本专栏所有计算机视觉实战案例均基于OpenCV库实现需要安装两款核心依赖库建议直接安装最新稳定版本适配绝大多数Python版本opencv-pythonOpenCV核心库包含图像读取、预处理、基础变换等常用功能opencv-contrib-python扩展功能库包含特征检测、目标跟踪等进阶视觉算法打开PyCharm终端或CMD命令行输入以下一键安装指令pip install opencv-python opencv-contrib-python依赖库安装完成后我们通过第一段实战代码完成图像的读取与显示验证环境是否配置成功本次测试所用素材如下图将图片存储到计算机中复制完整路径。在项目中创建Demo01.py,复制一下代码记得更改路径。import cv2 #读取本地图片r表示原始字符串避免路径转义报错 img cv2.imread(rD:\pythoncode2\bigdata_ai40\Image\企鹅.png) #创建窗口并显示图片窗口名称为tu cv2.imshow(tu, img)# 等待键盘输入0表示无限等待任意按键关闭窗口 cv2.waitKey(0) # 关闭所有OpenCV窗口释放资源 cv2.destroyAllWindows()结果输出至此本章核心内容学习与OpenCV开发环境搭建全部完成。本章系统讲解了计算机视觉的核心定义、实际应用场景剖析了图像数字化的本质明确了灰度图、RGB彩色图的像素取值规则同时完成了Python、PyCharm及OpenCV核心依赖库的环境配置并通过图像读取显示实战代码验证了环境可用性为后续计算机视觉图像预处理、特征检测等进阶实战学习筑牢基础。