前言：开新坑辽，，
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[Sobel算子 梯度计算方法](#Sobel算子 梯度计算方法)
计算机眼中的图像
灰色图片，只有一个颜色通道
彩色图片，有三个颜色通道，并且都以矩阵的形式展示出来
%matplotlib inline：notebook特有，方便展示图片，少写代码
cv2.imread： 读取图像
cv2.imshow：展示图像
**'image':**给图像命名
cv2.waitKey(0)：
"0"，指按键盘任意键都可以取消图片的展示。
"1000"or"10000"等等，指当图片展示时间到1000or10000时，图片会自动消失
**cv2.destroyAllWindows()：**结束代码
视频的读取与处理
**h（高）：**414
**w（宽）：**500
**c（通道数）：**3 说明是彩色图
若想读取图像为灰度图像，则
其中，
保存代码： 
问题1 ：
if vc.isOpened():
open, frame = vc.read()
else: open = False，
这里的open和frame指的是什么？
open是一个布尔变量 ，用来标记视频文件是否成功打开。- 如果
vc.isOpened()返回True，说明视频文件已被成功打开，此时vc.read()会返回两个值：第一个是一个布尔值True或False表示是否有正确读取到帧，第二个值是实际读取到的图像帧。 - 如果
vc.isOpened()返回False，说明视频文件没有被成功打开，此时直接设置open为False，而不调用vc.read()方法。
- 如果
frame是一个 NumPy 数组，代表从视频流中读取的一帧图像数据。如果成功读取了一帧，它将包含图像数据；如果没有成功读取或已经到了视频结尾，它的值将是None。
问题2：while open:
ret, frame = vc.read()
if frame is None:
break
这里的ret，frame指的是什么？
open是一个布尔变量，用来控制循环的进行。ret是一个布尔值，表示是否成功读取到了一帧图像。如果vc.read()成功读取了一帧图像，它将返回True；否则返回False。frame同上，是一个包含读取到的图像数据的 NumPy 数组，如果读取失败或达到视频末尾，其值为None。
问题3：ESC键是哪个键
ESC键通常位于键盘的左上角，全称为"Escape"，通常用来中断或退出当前操作。在很多程序中，按下ESC键可以关闭窗口或退出应用。ASCII码为27。
问题4：waitKey（？）
？：若为数字100，则展示速度较缓快
？：若为数字1000，则展示速度较缓
ROI区域
cat =img[0:50,0:200]
**0:50,0:200：**分别代表宽和长
**r.shape:**长宽是多少
cv2.merge：
在OpenCV中，cv2.merge()函数是用来合并多个单通道图像（例如BGR）成一个三通道彩色图像。在这个例子中，(b,g,r)表示三个单通道图像数组，它们会被合并成一个新的三通道图像。
img.shape输出的是新合并后的图像的维度信息，包括高度、宽度和通道数。在这个例子中，结果为(414, 500, 3)，表明合并后的图像有414行、500列以及3个颜色通道（即RGB）。
所以，cv2.merge()的主要作用就是将多个单通道图像组合成一个完整的彩色图像。
BGR:分别的索引为0，1，2
因此，不要什么通道就将通道设置为0
比如：只保留R通道，即不需要BG通道，即将BG通道设置为0，即将索引编号为0，1设置为0
：，：，：表示所有，即整个图片的长度和宽度都要包含
边界填充
cv2.BORDER_WRAP的方法下，cde|abcde|abc为什么这样循环？
cv2.BORDER_WRAP： 用另一边的像素进行填充
假设我们有一个字符串
"abcde"作为图像的一部分。在cv2.BORDER_WRAP模式下，边界像素会"环绕"，即当超出边界时，会从相反的一侧取像素。考虑以下几种情况：
- 原始字符串 ：
"abcde"- 向左扩展一个像素 ：在这种情况下，我们需要取左边的像素。由于我们已经处于字符串的起始位置，我们需要从字符串的末尾取一个像素。因此，我们得到
"e|abcde"。- 向右扩展一个像素 ：在这种情况下，我们需要取右边的像素。由于我们已经处于字符串的末尾位置，我们需要从字符串的起始位置取一个像素。因此，我们得到
"abcde|a"。现在，让我们看看您提供的字符串
"cde|abcde|abc"是否可以解释为某种特定的扩展方式：
- 左边的扩展 ：
"cde"。这看起来是从原始字符串"abcde"的第三个字符开始，一直到字符串末尾。- 中间的原始字符串 ：
"abcde"。- 右边的扩展 ：
"abc"。这看起来是从原始字符串的起始位置开始，一直到倒数第二个字符。
数值计算
**+10：**矩阵里面的每一个值都加10
对于第一种相加的方式，要取模%256，即，若数值超过256，则取模
对于第二种相加的方式，若超过255，则计为255，若小于255，则就是那个数字
若要融合两张图片，必须使得两张图片的尺寸一致，也就是size一致，利用resize进行调整
第二种改变图片大小的方法，是放大or缩小多少倍数。（0，0）说明不指定具体数字
addWeighted（图片1，图片1的权重，图片2，图片2的权重，提亮多少）
R = ax1 + bx2 + b
腐蚀操作
iterations 为1，2，3 有以上不同的效果
膨胀操作
iterations 为1，2，3 有以上不同的效果
开运算与闭运算
梯度计算
得到边缘信息
礼貌与黑帽
礼帽：结果是不带刺的图案
黑帽：结果不带刺，只剩下一点字的轮廓了
Sobel算子 梯度计算方法
获得图案的轮廓
上减下，右减左
用上cv2.CV_64F以及convertScaleAbs的用处就是，即便是负数也可以。
scharr与laplacian
scharr能捕抓到更加细腻的细节