呵呵呵呵

dliate和erode实现import cv2 as cvimport numpy as nppie=cv.imread('d:/pic/pie.png')kernel=np.ones((7,7),np.uint8)dilate=cv.dilate(pie,kernel,iterations=10)erosion=cv.erode(pie,kernel,iterations=10)res=np.hstack((pie,dilate,erosion))cv.imshow('res',res)

问题opencv不能使用摄像头和读取视频原因据说是因为conda安装的opencv是删减版，部分功能实现不了解决办法安装cmake和依赖项sudo apt-get install libboost-python-dev cmake安装opencv，opencv版本可以先search查看适合当前环境的再指定，也可以不指定，默认安装最新版本pip install opencv-python==3.4.2.16...

旋转有黑边def angle_xunahzuan(img, angle, height, width): if angle == 0: return img else: matRotate = cv2.getRotationMatrix2D((width*0.5, height*0.5), angle, 1.0) dst = cv2...

相机在拍摄运动的物体时，如果物体运动过快，相机的曝光时间设置过长，那么图像就会产生拖影。本文计算保证图像不拖影的最大曝光时间。如果物体运动速度V=100mm/s，系统分辨率R=1/100（mm/pixel），则最大曝光时间T计算公式为：如果允许接受的拖影是5个像素，那么最大曝光时间T计算公式为：...

opencv计算图像均值和方差：im = cv2.imread("test/20190701002029-1.bmp", 0)(mean , stddv) = cv2.meanStdDev(im)print(mean， stddv)

同态滤波对于一幅由物理过程产生的图像f(x,y)，可以表示为照射分量i(x,y)和反射分量r(x,y)的乘积。0<i(x,y)<∞，0<r(x,y)<1。i(x,y)描述景物的照明，变化缓慢，处于低频成分。r(x,y)描述景物的细节，变化较快，处于高频成分。因为该性质是乘性的，所以不能直接使用傅里叶变换对i(x,y)和r(x,y)进行控制，因此可以先对f(x,y)取对数...

弯曲圆环做极坐标变换被人问到弯曲圆环直接进行极坐标变化会出现什么结果，于是做了个简单的demo；下面是待处理的图像：处理后图像：从正中向上为坐标0度转换结果，明显内圆被压扁，数字已经模糊不可见；因为生成图像是从内圆到外圆，所以是倒着的。下面是代码：import cv2import mathimport numpy as np#读取待处理图像img = cv2.imread...