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原创 OpenCV 图像轮廓检测

轮廓检测是图像处理中的重要任务，用于提取图像中物体的边界。OpenCV 提供了强大的轮廓检测功能，可以用于物体识别、形状分析、目标跟踪等应用。以下是 OpenCV 图像轮廓检测的详细说明。轮廓: 图像中物体的边界，由一系列点组成。轮廓层次结构: 轮廓之间的嵌套关系，例如一个轮廓是否包含另一个轮廓。轮廓特征: 轮廓的面积、周长、边界矩形、最小外接矩形、最小外接圆等。功能描述:该函数用于在二值图像中查找轮廓。轮廓是图像中具有相同颜色或强度的连续点的曲线。函数定义:contours, hierarchy =

2025-02-11 09:30:00 951

原创 OpenCV 图像直方图

在图像处理中，直方图是一种非常重要的工具，它可以帮助我们了解图像的像素分布情况。通过分析图像的直方图，我们可以进行图像增强、对比度调整、图像分割等操作。图像直方图是图像像素强度分布的图形表示，对于灰度图像，直方图显示了每个灰度级（0到255）在图像中出现的频率，对于彩色图像，我们可以分别计算每个通道（如R、G、B）的直方图。直方图可以帮助我们了解图像的亮度、对比度等信息。例如，如果直方图集中在低灰度区域，说明图像偏暗；如果直方图分布均匀，说明图像对比度较好。直方图: 表示图像中像素强度的分布情况，横轴表示像

2025-02-11 07:45:00 501

原创 OpenCV 图像边缘检测

图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的一项基本任务，它用于识别图像中亮度变化明显的区域，这些区域通常对应于物体的边界。

2025-02-10 11:45:00 662

原创 OpenCV 图像形态学操作

图像形态学操作是图像处理中的一种重要技术，主要用于处理二值图像（即黑白图像）。OpenCV 中的图像形态学操作是图像处理中的重要工具，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算和形态学梯度等操作，可以实现对图像的噪声去除、对象分离、边缘检测等效果。掌握这些操作有助于更好地处理和分析图像数据。

2025-02-10 09:45:00 596

原创 OpenCV 图像阈值处理

在图像处理中，阈值处理是一种常用的技术，用于将图像转换为二值图像（即黑白图像）。通过设定一个阈值，可以将图像中的像素分为两类：高于阈值的像素和低于阈值的像素。OpenCV 提供了多种阈值处理方法，本文将详细介绍三种常见的阈值处理技术：简单阈值处理、自适应阈值处理以及 Otsu's 二值化。

2025-02-09 09:30:00 834

原创 OpenCV 图像算术运算

本文详细介绍了 OpenCV 中的图像算术运算、位运算以及图像混合操作。这些操作是图像处理的基础，掌握它们对于后续更复杂的图像处理任务至关重要。通过实践这些操作，你可以更好地理解图像处理的基本原理，并为后续的计算机视觉任务打下坚实的基础。

2025-02-09 07:45:00 681

原创 OpenCV 图像平滑处理

OpenCV 提供了多种图像平滑处理方法，每种方法都有其独特的优势和适用场景。均值滤波简单易用，但可能导致图像模糊；高斯滤波在去除噪声的同时能较好地保留边缘信息；中值滤波特别适合去除椒盐噪声；双边滤波则在保留边缘信息方面表现出色。根据具体的应用场景，选择合适的平滑处理方法，可以显著提升图像处理的效果。

2025-02-08 09:15:00 526

原创 OpenCV 图像基本操作

图像的四种基本操作：访问和修改像素值、图像 ROI (Region of Interest) 操作、图像通道分离与合并、以及图像的缩放、旋转、平移和翻转。

2025-02-08 07:30:00 514

原创 OpenCV 图像处理基础

OpenCV 提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，包括图像读取、显示、颜色空间转换、滤波、边缘检测、轮廓检测等。本章节我们将介绍 OpenCV 的基本概念和常用功能。

2025-02-07 12:00:00 2630

原创 OpenCV 基础模块

OpenCV 是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，每个模块专注于不同的功能。OpenCV 是由多个模块组成的，每个模块都提供了不同的功能。以下是 OpenCV 中最常用的一些模块：功能: 提供 OpenCV 的核心功能，包括基本数据结构、矩阵操作、绘图函数等。主要类和函数:Mat: OpenCV 中用于存储图像和矩阵的基本数据结构。Scalar: 用于表示颜色或像素值。Point、Size、Rect: 用于表示点、尺寸和矩形。基本绘图函数: 、、、等。应用场景:图像的基本操作（如创建、复制、裁剪）

2025-02-07 10:15:00 512

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