九九乘法表

inRange() 說明圖像從rgb顏色空間轉換到hsv顏色空間，顏色去除白色背景部分，調用了cv2的兩個函數，一個是rgb轉hsv的函數操作用法hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)然後利用cv2.inRange函數設閾值，去除背景部分  mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

圖像擴邊（填充）想為圖像周圍建立邊可以使用cv2.copyMakeBorder()函數。這經常在卷積運算或0填充時被用到。具體參數如下：1) src輸入圖像2) top,bottom,left,right對應邊界的像素數目3) borderType要添加哪種類型的邊界：   3.1) cv2.BORDER_CONSTANT添加有顏色的常數值邊界，還需要下一個參數（value）&

OpenCV 讀取圖片首先引入 NumPy 與 OpenCV 的 Python 模組：import numpy as np import cv2 # 讀取圖檔 img = cv2.imread('image.jpg') # 查看資料型態 type(img) img.shape圖檔格式OpenCV 的 c

1) 進到OpenCV官方網站，並下載軟體官網 https://opencv.org/下載 OpenCV 4.02) 解壓縮檔案，並移動至C槽3) 建立你要使用OpenCV的專案OpenCV-Python on Windows with Anaconda 3安裝 OpenCV 3 與相依套件conda install numpyconda install anaconda-cl

顏色變換(Colour Transformations)一個RGB圖像，其中每個點由RGB三通道的值組合為最終顏色，如果將RGB三個通道的值分別對應到XYZ軸上，一個RGB顏色就表示為一個三維空間中的一個點，而對三維空間中的點我們可以做空間變換（即乘一個三維矩陣），通過空間變換，一個顏色就變為另一個顏色（這之間需要做一些歸一化和反歸一的變換）。讓我們嘗試下對一張圖上的所有點（顏色）都做相同的變換，

在python中進行影像處理時，我們有三個好工具：OpenCV，SciKit-Image和Pillow。但是為了理解一些簡單圖像處理技術的基礎，我們將使用numpy。導入函式庫並加載影像import numpy as np import matplotlib.pylab as plt # 加載圖像 im = 

Numpy 是 Python 的一個重要模組，主要用於資料處理上。Numpy 底層以 C 和 Fortran 語言實作，所以能快速操作多重維度的陣列。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式函式庫。當 Python 處理龐大資料時，其原生 list 效能表現並不理想（但可以動態存異質資料），而 Numpy 具備平行處理的能力，可以將操作動作一次套用在大型陣列上。此外

命名規則1)可包含英文字母、數字與下底線2)第一個字元必須為字母，換句話說，不能以數字開頭。3)英文字母區分大寫小。4)不可有特殊字元(如：@*^%$#.....)縮排代替 {} 大括號Python 使用縮排 (Indentation) 來識別程式區塊，不同於其它程式語言使用 {} 大括號的方式。結尾語句不加分號 ;print('第一次學Python')註解1)單行註解 #2)多行註解

工欲善其事，必先利其器，寫Python程式，第一步就要先建置編寫的環境。Anaconda Distribution是一個不錯的撰寫Python的利器。您只要懂得按下"下一步"即可將Python撰寫環境安裝完成，對於初學者來說，是一大福音。在此賴老師提醒各位學員，如果家裡的電腦效能不是很優，可安裝MinicondaAnaconda (適合電腦空間大，預先安裝 720 多個 Pyt