前言
今年因為開始了第一份工作的關係，開始忙碌了起來，
但也因為工作的關係，使用了非常大量的 OpenCV 涵式庫。
但是函式庫總是那麼包山包海，而大家經常使用卻只有那一些，
希望能透過這次寫文章的機會找到一些很冷門、但卻有意外效果的 OpenCV 函式，
這系列是我學習過程中的筆記，另外過程中會不斷慢慢調整，
最終產出很多以 OpenCV 做的「濾鏡」。
-> 此系列文章的程式碼 github
這30天的程式碼都會放在 github，有需要歡迎大家自行取用~
(謎之聲：這裡還能偷看一些未發的文哦XD)
https://github.com/howarder3/ironman2020_OpenCV_photoshop
0. 此系列使用的環境與語言
這系列的文章我會使用 opencv-python (版本 4.4.0) 來撰寫，
搭配 jupyter notebook 進行一些簡單的實作。
1. 安裝 OpenCV
但其實也就一行……打開你的terminal輸入
pip install opencv-python -y
(會下 -y 是不管什麼問題一概都yes，如果不要都yes請把他刪掉)
安裝會需要一點時間，請耐心等待…
另外提供一個自己的習慣，我通常會開一個新的 conda 環境 去安裝，
如果之後要刪除此套件，只需要直接刪除此環境，非常的乾淨俐落。
但使用 anaconda 建立新的環境超出此文討論的範圍，
再請讀者自行搜尋下載 anaconda 以及使用 conda 建立新的環境。
或者也可直接服用github中的
Day01_環境設定_environment_setting.ipynb
在
jupyter notebook中執行以下程式碼：
!pip install opencv-python
!pip install matplotlib
並確認執行以下內容 不會跳出任何 error 就沒問題了!
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob
from IPython.display import clear_output
執行成功大概會長下面這樣：
附錄：OpenCV 快速測試用程式碼 (看會不會顯示出黑畫面)
import numpy as np
import cv2
img = np.zeros((100,100,3)) # shape
cv2.imshow('test', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() # AW bigcase
2. 電腦中圖片的基本概念
我們先了解一下一張圖片在電腦中怎麼儲存的，
圖片基本上就是「一格一格」的 pixel 存在電腦裡面，
不知道大家有沒有玩過類似下圖的遊戲
reference：google – CrossMe
電腦中的圖片就是像這張圖一樣，「一格一格」的 pixel 被儲存的，
3. 電腦中圖片的大小計算 黑白、灰階
像我們常說的720p，就是相對於上面的格子有 1280×720 格，
1080p，就是相對於上面的格子有 1920x1080 格，
而 4K 是指 4096x2160 格(有沒有發現變成說比較大的數字了XD)，
如果像上圖一樣，每一格要嘛是黑、要嘛是白，
我們稱此圖為「黑白」，每一格需要 1 bit 儲存。
而我們在圖像處理常使用的是「灰階」：
圖片還是黑白的，但由最黑到最白之間可有256種明亮度。
每一格 pixel 需要 8 bits (1 byte) 儲存。
所以 720p 的「灰階」圖片，一共有 1280×720×1 bytes
= 921600 bytes = 921KB (接近1MB)
4. 電腦中圖片的大小計算 彩色(全彩、常說的RGB)
對於彩色圖片，而我們在圖像處理常使用的是「全彩」：
全彩：每個顏色有三個通道 (R、G、B)，每個通道以 8 bits (1 byte) 表示，
也就是說，每一個 pixel 使用了 24 bits (3 bytes) 來表示，
所以，我們最多可以有1677萬種顏色。
所以 720p 的「全彩」圖片，一共有 1280×720×3 bytes
= 2764800 bytes = 2.7 MB