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RSS订阅原创 opencv--day05--图像的直方图均衡化、模板匹配、霍夫变换、亮度变换以及形态学变换
本文介绍了OpenCV中图像处理的四种重要技术：直方图均衡化、模板匹配、霍夫变换和形态学变换。重点讲解了直方图均衡化的原理与实现方法，包括图像直方图概念、绘制方法以及自适应直方图均衡化（AHE）和对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）。通过代码示例展示了如何利用cv2.calcHist()统计像素分布，并使用cv.equalizeHist()进行全局均衡化处理。针对传统方法的不足，详细说明了CLAHE的分块处理、对比度限制等核心步骤，以解决局部过增强和噪声放大的问题。这些技术能有效提升图像对比度，改善
2025-07-29 23:12:16
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原创 opencv--day04--图像梯度、边缘检测、轮廓检测以、凸包特征检测及轮廓特征查找
本文介绍了图像处理中的梯度计算和边缘检测方法。首先阐述了图像梯度的数学定义和物理意义，包括水平/垂直方向的亮度变化及其计算方法。重点讲解了三种常用的边缘检测算子：Sobel算子（通过一阶导数计算梯度）、Laplacian算子（基于二阶导数）以及Prewitt和Scharr算子。通过OpenCV代码示例展示了如何利用Sobel算子提取水平和垂直边缘，以及Laplacian算子的应用。文章还对比了不同卷积核（如垂直/水平边缘提取核）的特点，为图像边缘检测提供了理论基础和实践指导。这些技术在边缘检测、特征提取等计
2025-07-25 22:54:27
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原创 opencv--day03--图像的插值、边缘填充、矫正、掩膜、ROI切割及噪点的消除
摘要：本文介绍了图像处理中的插值算法，主要讲解最近邻插值和双线性插值两种方法。最近邻插值通过直接取整确定目标像素值，计算简单但可能产生锯齿；双线性插值则通过周围四个像素点加权计算，结果更平滑但计算量较大。文章详细推导了两种算法的数学公式，分析了双线性插值可能存在的坐标系差异和图像偏移问题，并对比了不同插值方法的效果差异。这些算法在图像缩放、旋转等变换中起到关键作用，直接影响最终图像质量。
2025-07-24 22:44:23
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原创 opencv--day02--图像颜色处理及图像仿射变换
本文介绍了OpenCV图像处理中的颜色处理和仿射变换。主要内容包括：1）图像颜色加法运算，对比OpenCV饱和加法与numpy模运算的区别，并演示加权加法；2）RGB和HSV颜色空间原理及其转换，分析HSV在处理图像时的优势；3）图像颜色转换方法，包括读取时直接转换和已有图片转换。通过代码示例展示了不同颜色操作的实际应用效果，为后续图像处理打下基础。
2025-07-23 22:42:39
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原创 opencv--day01--opencv基础知识及基础操作
摘要： 本文介绍了OpenCV的基础知识及其在Python中的应用。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持多平台和语言，功能涵盖图像处理、物体识别、机器学习等。Python通过opencv-python模块调用OpenCV，结合Numpy实现高效图像处理。文章详细讲解了图像表示（像素、RGB通道）、存储方式（Numpy数组）以及基本操作（读取、显示、保存图像），并演示了创建黑白图和随机彩图的代码示例。学习OpenCV前需掌握Numpy相关知识，这为后续计算机视觉开发奠定基础。
2025-07-22 19:52:26
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原创 Python入门--day09--模块化编程概念、常见系统模块总结和第三方模块管理
本文介绍了Python中包和模块的概念与使用方式。模块是.py文件，包含变量、函数和类，具有逻辑隔离、代码复用和命名清晰等优点。文章详细讲解了模块的创建、导入方法（包括import和from...import），以及内部属性__file__和__name__的作用。模块分为三类：系统模块（如math、os等）、第三方模块（如numpy、requests）和自定义模块。最后提供了常见模块的使用示例，包括随机数生成、时间处理和文件操作等。
2025-07-18 21:26:24
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原创 Python入门--day08--迭代器和生成器
本文介绍了Python中的迭代器和生成器两种惰性计算技术。迭代器通过实现__iter__()和__next__()方法实现按需访问数据，节省内存；生成器则通过函数和yield语句自动实现迭代协议，代码更简洁。两者都支持惰性计算，但迭代器适合自定义复杂逻辑，生成器适合简单数据流。文章通过斐波那契数列和自然数生成器示例展示其应用，并提供了一个数据集标注处理的综合案例。这些技术在处理大规模数据时能显著提升效率，是Python编程中的重要工具。
2025-07-17 18:54:05
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原创 Python入门--day07--类与对象及其属性和方法
本文介绍了Python面向对象编程的基础知识，主要包括类与对象的概念、创建方式以及属性和方法的使用。类作为对象的模板，通过实例化生成具体对象。属性分为实例属性和类属性，方法分为实例方法、类方法和静态方法，各有不同的使用场景和语法特点。面向对象编程是Python的核心特性之一，掌握这些基础知识有助于编写更结构化和可复用的代码，为后续学习更复杂的编程概念奠定基础。
2025-07-16 19:32:34
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原创 Python入门--day06--递归函数及装饰器函数
本文介绍了Python中的递归函数与装饰器函数。递归函数通过将问题分解为子问题来求解，需要设置终止条件以防止无限循环，并以阶乘和斐波那契数列为例进行了说明。装饰器函数基于闭包思想，用于增强函数功能，分为基本装饰器、带参数装饰器和装饰器链三种形式，通过实例展示了日志记录、函数重复执行等功能。文章强调这两个概念需要深入理解，虽然装饰器在日常编码中较少自行编写，但在使用第三方库时能提升代码效率与可读性。
2025-07-15 19:24:55
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原创 Python入门--day05--函数的位置传参、关键词传参及其可变性和解包操作
本文介绍了Python函数参数的相关知识，包括函数调用的两种方式（带括号和不带括号）及其区别，详细讲解了位置传参、关键词传参、参数默认值、可变位置参数和可变关键词参数的使用方法。文章还阐述了参数解包操作（*和**的应用），总结了混合使用参数时的顺序规则。通过多个代码示例展示了不同传参方式的实际应用场景，帮助读者理解Python函数参数的灵活使用技巧和注意事项，为编写更高效、易读的代码提供指导。
2025-07-14 19:38:04
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原创 Python入门--day04--推导式、常见语句和内置函数总结
本文介绍了Python中的推导式、常见语句和内置函数。推导式包括列表、集合、字典和生成器推导式，具有代码简洁、执行高效和可读性强的优势。常见语句涵盖了赋值语句、控制语句（条件判断if-elif-else和match-case、循环for/while）以及循环控制语句（break/continue/pass）。此外还讲解了range语句的用法。这些内容都是Python编程的基础知识，通过示例展示了各类语法结构的使用场景和特点，帮助初学者掌握Python的核心编程概念。
2025-07-12 10:35:47
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原创 Python入门--day03--复合类型之序列类型、映射类型和集合类型
本文介绍了Python中的复合数据类型，重点讲解了序列类型及其通用操作。内容涵盖三种基本序列类型（list、tuple、range）的通用操作，如成员检测、拼接、切片等。文章详细区分了可变类型（列表、字典、集合）与不可变类型（数字、字符串、元组）的特性，通过内存地址变化示例展示了二者关键差异：不可变类型修改会创建新对象，而可变类型直接修改原对象。最后补充了类型判断方法和可变序列的专用操作，为Python数据结构学习提供了系统指导。
2025-07-10 20:06:04
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原创 Python入门--day02--变量、数字类型(int)以及字符串类型(str)
在上一篇文章，我们学习了Python相关环境的配置和使用，本篇文章将会正式开始Python语言的学习。推荐使用Jupyter环境，上一篇文章末尾提到了在VS Code中安装Jupyter插件，没安好的小伙伴可以按照下面的步骤安装。首先进入VS Code，点击拓展在搜索栏中输入"Jupyter"，找到如图所示，点击"Install"等待安装完成即可接下来进入代码存放文件夹，新建一个后缀为’.ipynb’的文件，出现下图所示图标即为Jupyter文件。
2025-07-09 19:12:02
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原创 Python入门--day01--conda环境配置及IDE开发环境配置
工欲善其事，必先利其器。在学习Python语言之前，我们要先准备好编译用到的相关工具。先说说Anaconda，说白了它就像一个大工具箱，里面不光装着Python本身，还有好多写代码时会用到的‘小零件’（就是各种库和工具）。最方便的是，它还能帮咱们把不同的‘工具组合’分开装，不同场景需要的‘零件’不一样，Anaconda就能给它们分个隔间，互不打扰。对于IDE，你可以把它想成‘专门写代码的笔记本’。
2025-07-08 19:55:08
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