图像是视觉对象的二维表示，例如照片、绘画或素描。在数字成像中，图像存储为像素值数组，其中每个像素代表图像亮度和颜色的样本。每个像素的颜色可以由一个或多个通道表示，如传统彩色图像中的红色、绿色和蓝色(RGB)通道。
图像可以使用计算机算法进行处理，以改变它们的外观或提取信息。图像处理技术包括调整大小、裁剪、旋转、过滤和阈值化等操作。这些操作是对像素值执行的，以修改图像或提取有关其内容的信息。
如果我们必须表示一个图像，我们会将其分成三个不同颜色的三个图像：红色、绿色和蓝色。我们可以将每种颜色的强度存储在两个单独的矩阵中。
因此图像将被分解为三个矩阵：一个用于红色，一个用于绿色，一个用于蓝色，这样我们就可以用N*M*3矩阵表示图像。
任何n*m像素宽的图像都可以在计算机中的任何位置定义为矩阵N*M*3。
在处理图像数据时，通常会将图像转换为数字表示形式，例如矩阵，以便计算机算法可以对其进行处理。图像的数字表示称为数字图像，可以使用数学运算来处理数字图像中的数据以执行不同的图像处理任务。
总的来说，理解图像数据对于使用图像处理算法和从图像中提取信息是必要的。
理解图像中的变换
图像中的变换是指应用于图像以改变其外观或从中提取有用信息的数学运算。许多类型的转换可以应用于图像，包括：
几何变换：这些变换会改变图像中像素之间的空间关系，例如旋转、缩放和平移。
颜色变换：这些变换会改变图像的颜色属性，例如亮度、对比度和饱和度。
过滤：过滤是指从图像中去除噪声或增强其特征的过程，如平滑或锐化。
边缘检测：可以使用Canny等方法执行的边缘检测用于识别图像中对象之间的边界。
特征提取：这是指使用Harris角点检测或SIFT等算法从图像中提取有意义的信息（如角点或关键点）的过程。
这些转换是使用数学算法执行的，可以在Python中实现。
处理图像的步骤
以下是在Python中处理图像所涉及的常见步骤：
导入库：需要导入将用于处理图像的库，例如NumPy和OpenCV。
加载图像：可以使用OpenCV中的imread函数加载图像。
预处理：根据图像和所需的结果，需要执行预处理步骤，例如调整大小、灰度化或阈值化。
操纵像素：可以使用NumPy数组操纵图像的像素，以执行裁剪、旋转和进行基于颜色的选择等操作。
过滤：可以使用不同的过滤器来平滑或锐化图像，例如高斯或中值过滤器。
边缘检测：可以使用Canny等方法执行的边缘检测用于识别图像中对象之间的边界。
