OpenCV影像操作
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涉及圖像處理和計算機視覺時，色彩空間轉換是一個常見操作，應用如下：
降維： 將一張彩色圖像轉換為灰度圖像可以減少數據的維度，簡化處理過程，同時在某些情況下保留重要的視覺信息。
突顯特徵： 在某些情況下，某些色彩通道可能包含冗餘或不必要的信息，通過轉換到其他色彩空間，可以更好地突顯圖像中的重要特徵
OpenCV 提供了多種用於邊緣偵測的方法，其中一些常見的包括 Sobel、Scharr、Laplacian，還有 Canny 邊緣檢測器。這些方法可以幫助我們檢測圖像中的暗明強度變化，從而找到物體的邊緣。
不過固定係數的2d kernel convolution算是比較古典的方法，後來AI興起後，很多人跑去用train model的方式去實現。當時也有小玩一下人臉辨識和車牌辨識。
本文將介紹影像的基本操作包括：影像的讀取、顯示、保存，以及一些常見的操作如裁剪、旋轉、縮放等。
語法介紹
讀取影像：
cv2.imread函數的參數是影像的檔案路徑。讀取後的影像以NumPy的ndarray形式表示。
