OpenCV的基础是处理图像，而图像的基础是矩阵。
因此，如何使用好矩阵是非常关键的。
下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作，从而更好地实现对图像的处理。
示例
示例：选取矩阵中指定的行和列的交集。
例如，在下图中选定第2行、第3行和第2列、第3列的交集。
Python实现
下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵，修改特征值，从而构造一个左侧是黑色、右侧是白色的图像。
Python实现代码如下：
python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb 15 21:48:40 2024
@author: 李立宗
公众号：计算机视觉之光
知识星球：计算机视觉之光
"""
import numpy as np
# 生成一个6x6的随机整数矩阵
matrix = np.random.randint(0, 10, (6, 6))
# 打印原始矩阵
print("原始矩阵：")
print(matrix)
# 选取中间的两行两列交叉的数值
selected_matrix = matrix[2:4, 2:4]
# 打印选取的矩阵
print("选取的矩阵：")
print(selected_matrix)程序输出结果如下所示：
可以看到选取了部分矩阵的结果。
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在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用复杂抽象的公式来介绍。
本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，适于在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者使用。
