本文主要是介绍OpenCV简介及其工程应用-游戏色块检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV在图像分割、人脸识别、物体识别、动作跟踪、动作分析、机器视觉等领域都有广泛的应用。
以下是OpenCV的基本操作及其应用案例。
1. OpenCV基本操作
1.1 读取、显示以及保存操作
import cv2
image = cv2.imread("test.jpg") # 读取操作
cv2.imshow("test", image) # 显示操作
cv2.waitKey() # 等待按键
cv2.imwrite("save.jpg") # 保存操作
1.2 改变色彩空间
image = cv2.imread("test.jpg")
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 转换到HSV空间
hls = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HLS) # 转换到HLS空间
lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2Lab) # 转换到Lab空间
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换到GRAY空间（灰度图）
HSV这个模型中颜色的参数分别是：色调(H)，饱和度(S)，明度(V)，该模型常用来做绿幕分割。
在图像检测中，可以对样本进行色彩空间转换实现数据增强，如将训练数据直接转换到HSV空间，或者调整V(明度)通道的大小，改变图片的明暗，再转到BGR格式。
1.3 几何变换–缩放、平移、旋转
a. 缩放
image = cv2.imread("test.jpg")
resize = cv2.resize(image, (), fx=0.5, fy=0.5, interpolation=cv2.INTER_AREA) # 长宽缩小到0.5倍
b. 平移
在对图像作平移操作时，需创建2行3列变换矩阵，M矩阵表示水平方向上平移为x，竖直方向上的平移距离为y。
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("test.jpg")
rows, cols, channels = image.shape
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