第1课　什么是 OpenCV——图像与像素｜写给初中生的 OpenCV 学习

单元一

第1课　什么是 OpenCV——图像与像素

一、任务目标

放大手机照片会看见色块——那就是像素。弄清一张图在电脑里怎么用数字表示，后面调色、裁剪才说得通。

二、核心概念讲清楚

图像由像素网格组成；彩色图每个像素常有 B、G、R 三个数。OpenCV 默认通道顺序是 BGR（不是日常说的 RGB）。

像素：最小的颜色格子
彩色图常为三通道
OpenCV 默认 BGR 顺序

1想像表格行是高、列是宽

2看一个格子读出三个通道数

3记住 BGR蓝绿红顺序

4再谈处理先认结构再算法

三、跟着想一遍（小例子）

创建 2×3 的小图，把某像素设为 (255,0,0) 在 OpenCV 里偏蓝通道。

易错：按 RGB 习惯去理解 OpenCV 颜色却不核对。

正确：先确认库的通道顺序再调色。

想一想：为什么放大到一定程度会「糊成格子」？

四、算法思路

任务：放大手机照片会看见色块——那就是像素。弄清一张图在电脑里怎么用数字表示，后面调色、裁剪才说得通。先想清楚：输入是什么、处理后得到什么、屏幕上应出现什么。

本课主要用到：图像输入、图像预览／对照区。

1明确任务「什么是 OpenCV——图像与像素」：运行后你希望看到什么结果（文字、图形或计算结果）。
2确认输入：演示图／上传照片／摄像头抓一帧，得到一张可用的 BGR 图。
3用 print 核对 shape／检测数量等关键信息，并对照图像页预览。
4对照参考代码跑通后，只改一个参数，观察结果如何变化。

流程示意（可对照左侧文字）

五、语句功能讲解

下面只列出本课首次出现的语句／函数。已在前面课讲过的不再重复；先认新语句，再对照参考代码。

语句	作用	本课用法
`print()`	把内容显示到屏幕	括号里是要说出来的话或计算结果。
`cv2`	OpenCV 的 Python 接口	import cv2 后调用读图、变色、检测等函数。
`numpy()`	数值与数组工具	图像在程序里常是 numpy 数组。
`shape()`	数组形状	彩色图常见 (高, 宽, 通道)。
`zeros()`	创建全零数组	常用来「画」一张空白图。

六、知识点讲解

图像输入与显示：预览／采集 → 处理或保存 → 显示或回放。缺一环后面都做不了。

先弄清本课输入与输出，再进编程练习对照现象。

七、编程练习

先理解概念，再在下方 Mixly 运行（opencv-python）；没有摄像头可用演示图或上传照片。请先读本页「四、算法思路」与「五、知识讲解」，再点载入。

选择题目

看 shape 与一个像素的 BGR。

参考代码（对照抄写到下方 Mixly）

import cv2
import numpy as np

def show_bgr(img, title="预览"):
    """显示到 Mixly「OpenCV」页签右侧对照区（灰度会先转成 BGR）"""
    if img is None:
        return None
    vis = img
    if len(getattr(img, "shape", ())) == 2:
        vis = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    try:
        from js import window
        push = getattr(window, "__ailessonsShowCvResultB64", None)
        if push:
            ok, buf = cv2.imencode(".jpg", vis, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 88])
            if ok:
                import base64
                push(base64.b64encode(buf.tobytes()).decode("ascii"), str(title or "处理结果"))
    except Exception as e:
        print("对照区显示跳过:", e)
    try:
        cv2.imshow(vis, title)
    except Exception:
        try:
            cv2.imshow(title, vis)
        except Exception as e:
            print("图像页显示跳过:", e)
    return None

img = np.zeros((2, 3, 3), dtype=np.uint8)
img[0, 0] = (255, 0, 0)
img[0, 1] = (0, 255, 0)
img[1, 2] = (0, 0, 255)

print("shape:", img.shape)
print("dtype:", img.dtype)
print("左上角像素 BGR:", img[0, 0])
print("OpenCV 版本前缀:", cv2.__version__[:3])
# 放大后送到右侧对照区，方便看见色块
vis = cv2.resize(img, (240, 160), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
show_bgr(vis, "像素示意")

八、课堂练习

选出你认为正确的一项，再点「检查」。

九、本节小结

图像 ≈ 数字表；