Computer Vision(CV)

利用電腦或是攝影機，代替人類的眼睛對目標進行辨識、跟蹤、測量...等機器視覺，並更進一步的進行影像處理，使處理後的影像更適合人眼觀察或是儀器檢測。

電腦視覺研究的理論和技術，試圖建立能從影像獲取資訊的人工智慧系統。
電腦視覺也可以說是研究如何使人工系統從影像中「感知」的科學，因為感知可以看作是從感官訊號中提取資訊。

OpenCV

Open Computer Vision Library

在BSD(Berkeley Software Distribution license)許可下發布的，可以免費用於學術和商業用途。
具c++、python、java等多程式語言API。並支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。

用途範圍廣泛:

interactive art
inspection
stitching maps on the web
advanced robotics

安裝opencv

anaconda:

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

Ros:
已經下載在內

在讀寫圖像方面

cv2.IMREAD_COLOR
此為預設值，這種格式會讀取 RGB 三個 channels 的彩色圖片，而忽略透明度的 channel。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE
以灰階的格式來讀取圖片。
cv2.IMREAD_UNCHANGED
讀取圖片中所有的 channels，包含透明度的 channel。

import cv2
img = cv2.imread(FILE_NAME, Flag)
Flag:
cv2.IMREAD_COLOR 
cv2.IMREAD_GRAYSCALE
cv2.IMREAD_UNCHANGED

cv2.imwrite(WRITE_FILE_NAME, image)

RGB vs HSV

RGB

R、G、B一定會有取值的範圍，他們的範圍就是0~255。
RGB顏色模型是一個正方體，那麼HSV模型就是一個圓柱，圖示如下:

HSV

HSV都是一種將RGB色彩模型中的點在圓柱坐標系中的表示法。通過圖示我們也能夠看到，他和RGB顏色模型相似，也是由三個屬性決定顏色，H、S、V分別是色彩、深度、明暗，按著圖中方向的變化，其對應的顏色也會改變，三者也同樣是有取值範圍的，不同的是他的灰度圖和取值範圍， S = 0時，只有灰度，取值範圍是角度:

色調H
用角度度量，取值範圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°,品紅為300°；
飽和度s
飽和度S表示顏色接近光譜色的程度。通常取值範圍為0%～100%，值越大，顏色越飽和。
明度V
明度表示顏色明亮的程度，對於光源色，明度值與發光體的光亮度有關；對於物體色，此值和物體的透射比或反射比有關。通常取值範圍為0%（黑）到100%（白）