openCV笔记：图像处理基础

最新推荐文章于 2025-07-23 19:12:04 发布
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#图像处理

本文介绍了计算机视觉中常用的三种色彩空间：灰度、BGR和HSV，并详细讲解了高通滤波器与低通滤波器的工作原理及应用，包括如何通过滤波器进行图像的边缘检测和去噪。

在计算机视觉中常用三种色彩空间：灰度、BGR以及HSV。

  • 灰度：去除彩色信息，其对中间处理特别有效，如人脸检测
  • BGR：类似于RGB
  • HSV：色调H、饱和度S、黑暗程度V

滤波器

　　高通滤波器HPF：检测图像某个区域，根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的亮度的滤波器
　　
　　低通滤波器LPF：像素与周围像素的亮度差值小于一定值时，平滑该像素亮度，主要用于去噪和模糊
　　
　　核：一组权重、卷积矩阵，对一个区域的像素进行卷积运算。
　　　　这里写图片描述

　　上图核为3。该滤波器可实现锐化效果。当修改权重和为0时，即是边缘检测核，若想实现模糊效果，采用下图（权重和为1，且邻近像素权重为正）
　　　　这里写图片描述

边缘检测

　　边缘检测滤波函数将非边缘区域转化为黑色，边缘区域转为白色或饱和色，由于噪声的存在，为缓解将噪声错误地识别为边缘，可先通过模糊处理

xb_smart
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opencv图像预处理方法
weixin_43802726的博客
04-14 1044
也可以根据论文的描述方法，总结出计算步骤，依次按步骤实现，只要计算准确无误，最终都能得到所期望的结果。以常见的图像预处理手段为例，二值化，自适应二值化，腐蚀膨胀开闭运算，边缘检测，梯度计算，直方图，特征提取，特征匹配，图像金字塔，连通域计算，直线拟合，圆拟合，模板匹配，卷积模板制作，高斯滤波，图像变换，傅里叶变换，矩阵运算等处理方法都可以用opencv实现，只需要调用其api即可，但是只会调用未免太过简单，了解了背后图像计算原理后完全可以对其进行改进或者自己实现。
OpenCV之图片预处理方法
AI小白炼金术师
09-24 5408
cv2，均值滤波，方框滤波，中值滤波， 椒盐噪音，滤波器
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m0_68219172的博客
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07-19
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05-14 805
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03-13 1616
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