在图像处理中，统计信息可以帮助我们了解图像的特性，例如区域内的像素分布、颜色转换以及特定区域的分析。本文将介绍基于LockAI视觉识别模块如何提取兴趣区域（ROI）、转换颜色通道、计算均值和标准差，以及查找最小值和最大值，并通过一个综合示例展示其实际应用。

本文主要演示如何使用LockAI视觉识别模块进行视频流的读取，同时使用Edit模块进行图像传输。

例程源代码地址：
https://gitee.com/LockzhinerAI/LockzhinerVisionModule/tree/master/Cpp_example/A01_capture

在图像处理中，理解图像的基本操作是掌握计算机视觉技术的关键。本文章将介绍 基于LockAI视觉识别模块下OpenCV 中图像的基本运算方法，包括像素操作、逻辑运算和差值运算，并通过一个综合示例展示其实际应用。

道路千万条，安全第一条，相信每个人都是牢记于心的，“喝酒不开车，开车不喝酒”其实不难，难的是防范始料未及的事件，疲倦就是众多始料未及事件中，杀伤力稳居前排的，前一秒心里还在想坚持坚持，下一秒可能就失去了意识。相信每个人都体会过，在瞌睡面前，我们是多么无力，想着躺一会儿再起来，结果天都亮了，千万不要在犯困的时候高估自己的毅力~

墨菲定律表明，只要一件事发生的概率大于零，给足够长的时间，这件事就一定会发生。所以近年来高配版的豪车，应用了各种辅助驾驶的技术来应对这些情况，比如主动刹车系统、车道偏离预警、驾驶员监测系统（DMS）等等，这些高大上的技术中，有没有哪一个我们可以DIY一下，给自己的爱车升个级呢？

在传统计算机视觉场景中，颜色识别是目标检测和分割的重要手段之一。通过识别特定颜色的色块，可以在相对纯净的背景下快速定位目标区域。本实验提供了一个简单的色块识别案例，并将其封装为一个自定义函数 find_blobs，方便快速移植和使用。

多模板匹配是一种在图像中同时寻找多个模板的技术。通过对每个模板逐一进行匹配，找到与输入图像最相似的区域，并标记出匹配度最高的结果。本实验提供了一个简单的多模板匹配案例，并将其封装为一个自定义函数 multiTemplateMatching，方便快速移植和使用。

cv2.cvtColor() 颜色转换

作用：

cv2.cvtColor()方法用于将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间。 OpenCV提供了150多种color-space转换方法。我们将在下面使用一些颜色空间转换代码。

一、OPENCV下载